目次
01 同期スキーム
PPS GPRMC
PTP
gPTP
02 同期プロセス
クロック偏差測定
伝送遅延測定
周波数同期
ホームページ テクノロジー周辺機器 AI 自動運転車のライダーはどのようにして GPS 時刻と同期できるのでしょうか?

自動運転車のライダーはどのようにして GPS 時刻と同期できるのでしょうか?

Mar 31, 2023 pm 10:40 PM
オートパイロット

gPTP で定義されている 5 つのメッセージのうち、Sync と Follow_UP は定期的に送信されるメッセージ群で、主に時計の偏差を測定するために使用されます。

01 同期スキーム

レーザー レーダーと GPS の時刻同期には、PPS GPRMC、PTP、gPTP

PPS GPRMC

GNSS という 3 つの主要なスキームがあります。出力 2 1 つは周期 1s、パルス幅 5ms ~ 100ms の同期パルス信号 PPS で、もう 1 つは標準シリアル ポートを介して出力される GPRMC 標準時刻同期メッセージです。

同期パルスの立ち上がり瞬間は、GPRMC メッセージの送信と同じ瞬間であり、誤差は ns レベルであり、誤差は無視できます。 GPRMC は、UTC 時間 (秒単位の精度)、経度、緯度の測位データを含む標準形式のメッセージです。

自動運転車のライダーはどのようにして GPS 時刻と同期できるのでしょうか?

PPS の 2 番目のパルスは物理レベルの出力であり、PPS 信号の受信と処理にかかる時間は ns レベルであり、無視できます。ただし、GPRMC データは通常、ボー レート 9600 のシリアル ポートを介して送信されます。送信、受信、および処理時間 tx はミリ秒レベルであり、これが時刻同期の鍵となります。

以下は、時刻同期に PPS GPRMC を使用する原理です。

(1) デバイスは PPS 秒パルス信号を受信後、水晶発振器をクロック源とした内部システム時間のミリ秒以下をクリアし、そこからミリ秒時間の計算を開始します。

(2) GPRMC データを受信したら、メッセージ内の時、分、秒、年、月、日の UTC 時間を抽出します。

(3) 2 番目のパルスを受信して​​から、GPRMC で UTC 時刻を解析するまでの時間 tx を 2 番目の UTC 時刻に加算し、システム時刻に同期する ここまでで時刻同期が完了しました。次の 1 秒間も同じプロセスを繰り返し、1 秒ごとに 1 回正確に調整します。

賢い人は、LIDAR の時刻を同期する必要があることに突然気づいたかもしれません。2 本のワイヤを作成し、これら 2 つの物理インターフェイスに接続するだけです。この方法は可能であり、多くのメーカーで使用されているソリューションでもあります。ただし、PPS GPRMCには以下のような問題点があります。

(1) PPS は低電力パルス レベルの信号で、駆動電流は最小 0.5mA、最大 20mA で、複数の同期ノード (LIDAR および時間同期が必要なその他のノード) を備えています。十数個だと非常に難しいでしょう。

(2) PPS はシールドされていない単線パルス信号であり、車内では十数本の PPS 線が行き来するため、車内の過酷な電磁環境からの干渉の影響を非常に受けやすくなります。干渉パルスか同期パルスかを識別します。

(3) GPRMC は RS232 シリアル ポートを介して同期メッセージを送信します RS232 は 1 対 1 の全二重通信形式であり、マスター/スレーブ形式で 1 ​​対数のデータ送信も実現できます。しかし、10人以上の場合、それは本当にまれであり、それが実現可能かどうかは実験によってのみ検証できます。しかし、少なくともワイヤーハーネスエンジニアは同意するつもりはありませんでした。

(4) クロックソースが失われると、時刻同期を必要とするすべての機器が突然バックボーンを失い、各ジュニアは自立し、時間内に立ち上がって責任を負うセカンドリーダーは存在しません全体的な状況について。これは、非常に高い機能安全要件が求められる自動運転システムにとってはまったく受け入れられません。

PTP

したがって、単純な PPS と GPRMC に基づいて自動運転システム全体の時刻同期を実現することは理論的には可能ですが、現実的ではありません。

ネットワークベースの高精度時刻同期プロトコル PTP (Precision Time Protocol、1588 V2) は、サブマイクロ秒の同期精度を実現できます。バックボーン ネットワークがイーサネットであるグローバル アーキテクチャでは、各ドメイン コントローラーのハードウェア PHY チップのサポートのみが必要で、すべてが準備されています。

PTP は、ハードウェアのタイムスタンプを使用するマスター/スレーブの時刻同期システムであるため、ソフトウェアの処理時間を大幅に短縮できます。同時に、PTP は L2 層 (MAC 層) と L4 層 (UDP 層) で実行でき、L2 層ネットワークで実行される場合、パケット解析は 4 層の UDP プロトコルを経由せずに MAC 層で直接実行されます。これにより、プロトコル スタックの常駐時間が大幅に短縮され、時刻同期の精度がさらに向上し、自動運転システムにとって非常に有利になります。

グローバル アーキテクチャにおけるアーキテクチャ ソリューションは次のとおりです。

デバイスで PTP プロトコルを実行しているネットワーク ポートは PTP ポートと呼ばれ、PTP マスター ポートは時刻の発行に使用され、PTP スレーブ ポートは時刻の受信に使用されます。境界クロック ノード (BC、Boundary Clock)、通常クロック ノード (OC、Ordinary Clock)、透過クロック ノード (TC、Transparent Clock) の 3 種類のクロック ノードが同時に定義されます。

(1) 境界クロック ノードには複数の PTP ポートがあり、そのうちの 1 つは上流デバイスの時刻を同期するために使用され、残りのポートは下流デバイスに時刻を送信するために使用されます。境界時計ノードの上流時刻同期装置がGNSS受信機である場合、このときの境界時計ノードがマスタークロックノード(最適クロック)となる。

(2) 通常のクロック ノードには PTP ポートが 1 つだけあり、上流のクロック ノードの時刻を同期するために使用されます。

(3) トランスペアレント クロックは、その名前が示すように、複数の PTP ポートを持ち、時刻を受信し、転送します。プロトコル分析は実行せず、内部での時刻同期には参加しません。 PTP は、マスター デバイスとスレーブ デバイスの間で同期メッセージを交換し、メッセージ送信時間を記録して、ネットワーク伝送遅延とマスター デバイスとスレーブ デバイス間のクロック偏差を計算します。

PTP では、Sync、Follow_Up、Delay_Req、および Delay_Resp という 4 つの同期メッセージが定義されています。正確な同期プロセスは次のとおりです。

自動運転車のライダーはどのようにして GPS 時刻と同期できるのでしょうか?

(1) PTP マスター ポートがスレーブ ポートに Sync メッセージを送信し、Sync 送信時刻 t1 が同期して記録されます。ポートから Sync メッセージを受信した後、受信時刻 t2 が記録されます。

(2) 次に、マスター ポートは t1 時間を Follow_Up メッセージに入れてスレーブ ポートに送信します。このメッセージを受信した後、スレーブ ポートは t1 を解析して最初の式を取得します: t1 ネットワーク遅延クロック偏差 = t2。

(3) スレーブポートはマスターポートに Delay_Req メッセージを送信し、同時に Delay_Req 送信時の時刻 t3 を記録します。メイン ポートはメッセージを受信した後、メッセージを受信した時刻 t4 を記録します。

(4) 次に、マスター ポートは t4 時間を Delay_Resp メッセージに入れてスレーブ ポートに送信します。このメッセージを受信した後、スレーブ ポートは t4 を解析して最初の式を取得します: t3 ネットワーク遅延-クロック偏差=t4。 2 つの未知数と 2 つの方程式系は、中学校の数学の知識を適用して解くことができます。ネットワーク遅延 = [(t2-t1) (t4-t1)]/2、クロック偏差 = [(t2-t1)-(t4-t3) )]/2。

gPTP

gPTP (generalized Precision Time Protocol) は、PTP (IEEE 1588v2) プロトコルに基づく一連の最適化であり、μs レベルを達成できる、よりターゲットを絞った時刻同期メカニズムを形成しました。同期精度。

gPTP は、時間認識エンド ステーションと時間認識ブリッジという 2 つのデバイス タイプを定義します。各デバイスにはローカル クロックがあり、水晶発振器の発振周期で測定され、デバイス内部のハードウェア カウンタが発振周期をカウントします。時刻同期メッセージの発行に使用されるデバイスのネットワーク ポートはマスター ポートと呼ばれ、時刻同期メッセージの受信に使用されるポートはスレーブ ポートと呼ばれます。

(1) 時間認識エンド ステーション。マスター クロックまたはスレーブ クロックとして使用できます。

(2) 時間認識ブリッジは、スイッチと同様に、マスター クロックまたはブリッジ デバイスとして使用できます。 gPTP メッセージを受信した後、ブリッジ デバイスはメッセージを送信する前にメッセージを処理します。ブリッジ デバイス内でメッセージが消費する時間を滞留時間と呼びます。 gPTP では、ブリッジ デバイスが滞留時間を測定する機能を備えている必要があります。

次の図は、クロック ソース、1 つのマスター クロック、2 つのブリッジ デバイス、および 4 つのスレーブ クロックを含む単純な gPTP システムを示しています。マスター クロックはシステム内のタイム ベースであり、通常は高精度のローカル クロックを備えており、高精度の準クロック ソースによってタイミングを調整する必要があります。マスター クロックは、システム内で動的に割り当てることも、事前割り当てすることもできます (車載固定トポロジ アプリケーション シナリオでは、事前割り当ての原理がよく使用されます)。

自動運転車のライダーはどのようにして GPS 時刻と同期できるのでしょうか?

gPTP で指定されているマスター クロックの動的割り当てメカニズムは、BMCA (ベスト マスター クロック アルゴリズム、ベスト マスター クロック選択アルゴリズム) です。システムの電源がオンになってウェイクアップした後、システム内のすべてのデバイスは、それぞれのデバイスのクロック情報を含むメッセージを送信することにより、マスター クロックの選択に参加できます。参加する各機器は、自身の時計情報と他の機器の時計情報を比較し、有利か否かを判断し、有利でない場合は、総合力最強の武道家が誕生するまで選挙から撤退する。

02 同期プロセス

gPTP では、イベント タイプのメッセージ (Sync、Play_Req、および Play_Resp を含む) と一般タイプのメッセージ (Follow_UP および Play_Resp_Follow_UP を含む) の 2 種類のメッセージが定義されています。 gPTP では、デバイスが 7 層ネットワーク モデルの 2 番目のデータ リンク層の MAC (メディア アクセス コントロール) サブレイヤで動作することが定義されています。

デバイスの MAC 層がイベント タイプのメッセージを受信または送信すると、ハードウェア カウンタのサンプリングがトリガされ、クロック発振周期カウント値が取得されます。クロック発振周波数と基準時刻との組み合わせにより、タイムスタンプが取得されます。現時点では入手可能です。一般タイプのメッセージは、情報を伝達するためにのみ使用され、内部ハードウェア カウンタのサンプリング動作をトリガーしません。

クロック偏差測定

gPTPで定義されている5つのメッセージのうち、Sync、Follow_UPは定期的に送信され、主にクロック偏差の測定に使用されるメッセージ群です。同期はメイン ポートによって送信され、メッセージがメイン ポートの MAC 層を離れると、メイン ポートがトリガーされて、この時点のタイムスタンプ t1 を記録します。ポートMAC層からSyncメッセージを受信後、その時のタイムスタンプt2を記録する。続いて、マスターポートは、t1値をFollow_UPメッセージに付加してスレーブポートに送信する。

自動運転車のライダーはどのようにして GPS 時刻と同期できるのでしょうか?

ネットワーク伝送遅延や無視できる遅延がない場合、スレーブ ポートはローカル クロック値をクロック オフセット (t1-t2 の値) に追加します。 ) 時刻同期を完了します。つまり、その背後にはそれ以上の考えはありません。しかし、μsレベルの時刻同期精度を持つgPTPでは、当然のことながら伝送遅延が無視できません。

伝送遅延測定

gPTPは、P2P(Peer to Peer)方式を使用して伝送遅延を測定します。 P2P方式では、隣接する機器間の伝送遅延を計測し、機器間でのメッセージの送信ができないため、gPTPネットワーク内のすべての機器がgPTP機能をサポートしている必要があります。同時に、送信遅延測定専用に一連の独立したメッセージが定義されます。これらのメッセージは、定期的に送信される Pdelay_Req、Pdelay_Resp、および Pdelay_Resp_Follow_UP です。

自動運転車のライダーはどのようにして GPS 時刻と同期できるのでしょうか?

スレーブ ポートは最初に、送信遅延測定の開始をマークする Pdelay_Req メッセージを送信します。メッセージがスレーブ ポートの MAC 層を離れると、スレーブ ポートがトリガーされます。この時点のタイムスタンプ t3 を記録します。 Pdelay_Req メッセージを受信した後、マスター ポートの MAC 層は、この時点のタイムスタンプ t4 を記録し、その後、マスター ポートは、Play_Resp メッセージを通じて値 t4 をスレーブ ポートに送信します。マスター ポートの MAC 層、マスター ポートがトリガーします。ポートはこの時点のタイムスタンプ t5 を記録し、ポート MAC 層から Pdelay_Resp メッセージを受信した後、この時点のタイムスタンプ t6 を記録します。続いて、同じルーチンで、マスター ポートは、Pdelay_Resp_Follow_Up メッセージを通じて値 t5 をスレーブ ポートに送信します。以上で伝送遅延測定処理が終了する。パスの伝送遅延が対称であると仮定すると、隣接するデバイス間の伝送遅延は次の式に従って計算できます。

自動運転車のライダーはどのようにして GPS 時刻と同期できるのでしょうか?

周波数同期

上記の伝送遅延測定は、スレーブポートとマスターポートのクロック発振周波数が一致していることを前提としています。ここで、マスターポートクロックとスレーブポートクロックの発振周波数が一致していない場合にどのような超常現象が起こるかを考えてみましょう。スレーブポートのクロック発振周波数を25MHzとすると、クロックの1発振周期は40nsとなります。マスターポートのクロック発振周波数は100MHz、1クロックのクロック発振周期は10nsです。

送信遅延測定プロセス中に、t6 と t3 でスレーブ ポートによって記録された発振周期の差が 200 発振周期であると仮定します。マスター ポートのクロック周波数はスレーブ ポートのクロック周波数の 4 倍であるため、スレーブ ポートは t5 と t4 の間に約 800 個の発振周期の差を受け取ります。スレーブポートのクロック発振周期40nsに基づいて計算すると、伝送遅延は-24μs([200x40-800x40]/2)となります。送信に遅延がないだけでなく、事前にわかっているため、ポートからは疑う余地がありません。

マスター ポートとスレーブ ポートのクロック発振周波数の固有の不一致に加え、温度や経年変化などの要因によっても水晶発振器の周波数が不安定になる可能性があります。周波数同期の問題を解決するために、gPTP は周波数同期を使用してスレーブ ポートのクロック発振周波数をマスター ポートに同期させます。

自動運転車のライダーはどのようにして GPS 時刻と同期できるのでしょうか?

周波数同期多重化は、遅延測定プロセスの Pdelay_Resp メッセージと Pdelay_Resp_Follow_UP メッセージを送信します。 2 組の応答を使用すると、最終的に t5、t6、t9、t10 の値が得られ、マスター/スレーブ ポートの周波数比は次の式から求めることができます。

自動運転車のライダーはどのようにして GPS 時刻と同期できるのでしょうか?

マスター/スレーブ ポートの周波数が同期している場合、周波数比は 1 に等しくなります。 1 より大きい場合はメイン ポートの実行が高速であることを意味し、1 未満の場合はメイン ポートの実行が遅いことを意味します。スレーブ ポートは、周波数比の値に従ってタイム ベースを調整し、正しいタイムスタンプを取得します。

以上が自動運転車のライダーはどのようにして GPS 時刻と同期できるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

なぜ自動運転ではガウス スプラッティングが非常に人気があるのに、NeRF は放棄され始めているのでしょうか? なぜ自動運転ではガウス スプラッティングが非常に人気があるのに、NeRF は放棄され始めているのでしょうか? Jan 17, 2024 pm 02:57 PM

上記と著者の個人的な理解 3 次元ガウシアンプラッティング (3DGS) は、近年、明示的な放射線フィールドとコンピューター グラフィックスの分野で出現した革新的なテクノロジーです。この革新的な方法は、数百万の 3D ガウスを使用することを特徴とし、主に暗黙的な座標ベースのモデルを使用して空間座標をピクセル値にマッピングする神経放射線場 (NeRF) 方法とは大きく異なります。明示的なシーン表現と微分可能なレンダリング アルゴリズムにより、3DGS はリアルタイム レンダリング機能を保証するだけでなく、前例のないレベルの制御とシーン編集も導入します。これにより、3DGS は、次世代の 3D 再構築と表現にとって大きな変革をもたらす可能性のあるものとして位置付けられます。この目的を達成するために、私たちは 3DGS 分野における最新の開発と懸念について初めて体系的な概要を提供します。

自動運転シナリオにおけるロングテール問題を解決するにはどうすればよいでしょうか? 自動運転シナリオにおけるロングテール問題を解決するにはどうすればよいでしょうか? Jun 02, 2024 pm 02:44 PM

昨日の面接で、ロングテール関連の質問をしたかと聞かれたので、簡単にまとめてみようと思いました。自動運転のロングテール問題とは、自動運転車におけるエッジケース、つまり発生確率が低い考えられるシナリオを指します。認識されているロングテール問題は、現在、単一車両のインテリジェント自動運転車の運用設計領域を制限している主な理由の 1 つです。自動運転の基礎となるアーキテクチャとほとんどの技術的問題は解決されており、残りの 5% のロングテール問題が徐々に自動運転の開発を制限する鍵となってきています。これらの問題には、さまざまな断片的なシナリオ、極端な状況、予測不可能な人間の行動が含まれます。自動運転におけるエッジ シナリオの「ロング テール」とは、自動運転車 (AV) におけるエッジ ケースを指します。エッジ ケースは、発生確率が低い可能性のあるシナリオです。これらの珍しい出来事

カメラかライダーを選択しますか?堅牢な 3D オブジェクト検出の実現に関する最近のレビュー カメラかライダーを選択しますか?堅牢な 3D オブジェクト検出の実現に関する最近のレビュー Jan 26, 2024 am 11:18 AM

0.前面に書かれています&& 自動運転システムは、さまざまなセンサー (カメラ、ライダー、レーダーなど) を使用して周囲の環境を認識し、アルゴリズムとモデルを使用することにより、高度な知覚、意思決定、および制御テクノロジーに依存しているという個人的な理解リアルタイムの分析と意思決定に。これにより、車両は道路標識の認識、他の車両の検出と追跡、歩行者の行動の予測などを行うことで、安全な運行と複雑な交通環境への適応が可能となり、現在広く注目を集めており、将来の交通分野における重要な開発分野と考えられています。 。 1つ。しかし、自動運転を難しくしているのは、周囲で何が起こっているかを車に理解させる方法を見つけることです。これには、自動運転システムの 3 次元物体検出アルゴリズムが、周囲環境にある物体 (位置を含む) を正確に認識し、記述することができる必要があります。

座標系の変換を本当にマスターしましたか?自動運転と切り離せないマルチセンサーの問題 座標系の変換を本当にマスターしましたか?自動運転と切り離せないマルチセンサーの問題 Oct 12, 2023 am 11:21 AM

最初のパイロットおよび重要な記事では、主に自動運転技術で一般的に使用されるいくつかの座標系と、それらの間の相関と変換を完了し、最終的に統合環境モデルを構築する方法を紹介します。ここでの焦点は、車両からカメラの剛体への変換 (外部パラメータ)、カメラから画像への変換 (内部パラメータ)、および画像からピクセル単位への変換を理解することです。 3D から 2D への変換には、対応する歪み、変換などが発生します。要点:車両座標系とカメラ本体座標系を平面座標系とピクセル座標系に書き換える必要がある 難易度:画像の歪みを考慮する必要がある 歪み補正と歪み付加の両方を画面上で補正する2. はじめに ビジョンシステムには、ピクセル平面座標系 (u, v)、画像座標系 (x, y)、カメラ座標系 ()、世界座標系 () の合計 4 つの座標系があります。それぞれの座標系には関係性があり、

自動運転と軌道予測についてはこの記事を読めば十分です! 自動運転と軌道予測についてはこの記事を読めば十分です! Feb 28, 2024 pm 07:20 PM

自動運転では軌道予測が重要な役割を果たしており、自動運転軌道予測とは、車両の走行過程におけるさまざまなデータを分析し、将来の車両の走行軌跡を予測することを指します。自動運転のコアモジュールとして、軌道予測の品質は下流の計画制御にとって非常に重要です。軌道予測タスクには豊富な技術スタックがあり、自動運転の動的/静的知覚、高精度地図、車線境界線、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ (CNN&GNN&Transformer) スキルなどに精通している必要があります。始めるのは非常に困難です。多くのファンは、できるだけ早く軌道予測を始めて、落とし穴を避けたいと考えています。今日は、軌道予測に関するよくある問題と入門的な学習方法を取り上げます。関連知識の紹介 1. プレビュー用紙は整っていますか? A: まずアンケートを見てください。

SIMPL: 自動運転向けのシンプルで効率的なマルチエージェント動作予測ベンチマーク SIMPL: 自動運転向けのシンプルで効率的なマルチエージェント動作予測ベンチマーク Feb 20, 2024 am 11:48 AM

原題: SIMPL: ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving 論文リンク: https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf コードリンク: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL 著者単位: 香港科学大学DJI 論文のアイデア: この論文は、自動運転車向けのシンプルで効率的な動作予測ベースライン (SIMPL) を提案しています。従来のエージェントセントとの比較

エンドツーエンドおよび次世代の自動運転システムと、エンドツーエンドの自動運転に関する誤解について話しましょう。 エンドツーエンドおよび次世代の自動運転システムと、エンドツーエンドの自動運転に関する誤解について話しましょう。 Apr 15, 2024 pm 04:13 PM

この 1 か月間、いくつかのよく知られた理由により、私は業界のさまざまな教師やクラスメートと非常に集中的な交流をしてきました。この交換で避けられない話題は当然、エンドツーエンドと人気の Tesla FSDV12 です。この機会に、現時点での私の考えや意見を整理し、皆様のご参考とご議論に役立てたいと思います。エンドツーエンドの自動運転システムをどのように定義するか、またエンドツーエンドで解決することが期待される問題は何でしょうか?最も伝統的な定義によれば、エンドツーエンド システムとは、センサーから生の情報を入力し、関心のある変数をタスクに直接出力するシステムを指します。たとえば、画像認識では、従来の特徴抽出 + 分類子方式と比較して、CNN はエンドツーエンドと言えます。自動運転タスクでは、各種センサー(カメラ/LiDAR)からのデータを入力

nuScenes の最新 SOTA | SparseAD: スパース クエリは効率的なエンドツーエンドの自動運転に役立ちます。 nuScenes の最新 SOTA | SparseAD: スパース クエリは効率的なエンドツーエンドの自動運転に役立ちます。 Apr 17, 2024 pm 06:22 PM

先頭と開始点に書かれている エンドツーエンドのパラダイムでは、統一されたフレームワークを使用して自動運転システムのマルチタスクを実現します。このパラダイムの単純さと明確さにも関わらず、サブタスクにおけるエンドツーエンドの自動運転手法のパフォーマンスは、依然としてシングルタスク手法に比べてはるかに遅れています。同時に、以前のエンドツーエンド手法で広く使用されていた高密度鳥瞰図 (BEV) 機能により、より多くのモダリティやタスクに拡張することが困難になります。ここでは、スパース検索中心のエンドツーエンド自動運転パラダイム (SparseAD) が提案されています。このパラダイムでは、スパース検索は、高密度の BEV 表現を使用せずに、空間、時間、タスクを含む運転シナリオ全体を完全に表します。具体的には、統合されたスパース アーキテクチャが、検出、追跡、オンライン マッピングなどのタスク認識のために設計されています。さらに、重い

See all articles