核心概念
대규모 자율 주행 데이터 세트를 활용하여 훈련된 확장 가능한 MoE(혼합 전문가) 기반 자율 주행 모션 플래너인 STR2(StateTransformer-2)를 소개합니다. STR2는 다양한 테스트 세트와 폐쇄 루프 시뮬레이션에서 기존 방법보다 뛰어난 일반화 능력을 보여주며, 특히 복잡하고 퓨샷 학습이 필요한 주행 시나리오에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.
摘要
자율 주행을 위한 혼합 전문가 기반 모션 플래너 일반화에 대한 연구 논문 요약
Qiao Sun, Huimin Wang, Jiahao Zhan, Fan Nie, Xin Wen, Leimeng Xu, Kun Zhan, Peng Jia, Xianpeng Lang, Hang Zhao. (2024). Generalizing Motion Planners with Mixture of Experts for Autonomous Driving. arXiv preprint arXiv:2410.15774v1
본 연구는 복잡하고 예측 불가능한 실제 환경에서 자율 주행 차량의 모션 플래닝 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 특히, 기존의 학습 기반 모션 플래너가 복잡한 시나리오에서 일반화 능력이 부족하다는 문제점을 해결하고자 합니다.