DiffusionDrive
实时端到端自动驾驶的截断扩散模型
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- - 快速实时决策：模型减少了10倍的扩散去噪步骤，实现了更快的决策速度。
- - 高准确性：在NAVSIM基准测试中，DiffusionDrive的PDMS比原始扩散策略高出3.5倍。
- - 多样性：模型具有更高的模式多样性，得分比原始扩散策略高出64%。
- - 直接学习：模型可以直接从人类示范中学习，无需额外的训练数据。
- - 高灵活性：DiffusionDrive可以轻松集成到车载传感器数据和现有的感知模块中。
- - 易于部署：作为一个模型，DiffusionDrive可以部署在各种自动驾驶平台上，具有很好的兼容性。
- - 开源：项目的代码和模型将开源，便于社区进一步研究和开发。
产品详情
DiffusionDrive是一个用于实时端到端自动驾驶的截断扩散模型，它通过减少扩散去噪步骤来加快计算速度，同时保持高准确性和多样性。该模型直接从人类示范中学习，无需复杂的预处理或后处理步骤，即可实现实时的自动驾驶决策。DiffusionDrive在NAVSIM基准测试中取得了88.1 PDMS的突破性成绩，并且能够在45 FPS的速度下运行。
