nuPlan又一SOTA！赵行团队新作STR2：运动规划的重新出发，仿真闭环的强大泛化！

今天自动驾驶之心为大家分享上海期智研究院等团队的最新工作—STR2！运动规划新方案，直接SOTA！如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！

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论文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.15774
项目网页：https://tsinghua-mars-lab.github.io/StateTransformer/
代码开源：https://github.com/Tsinghua-MARS-Lab/StateTransformer

主要内容：

大型实际驾驶数据集推动了有关自动驾驶数据驱动运动规划器的各个方面的研究，包括数据增强、模型架构、奖励设计、训练策略和规划器架构。在处理复杂和少样本情况下，这些方法有较好的表现。但是由于设计过于复杂或训练范式的问题，这些方法在规划性能上的泛化能力有限。在本文中，我们回顾并比较了以前的方法，重点关注泛化能力。实验结果显示，随着模型的适当扩展，许多设计元素变得冗余。我们介绍了StateTransformer-2 (STR2)，这是一种可扩展的、仅使用解码器的运动规划器，它结合了Vision Transformer (ViT) 编码器和混合专家(MoE) 的Transformer架构。MoE骨干通过训练期间的专家路由解决了模态崩溃和奖励平衡问题。在NuPlan数据集上的大量实验表明，我们的方法在不同测试集和闭环模拟中比以前的方法具有更好的泛化能力。此外，我们评估了其在真实城市驾驶场景中的可扩展性，显示出随着数据和模型规模的增长其一致的准确性提升。

下面我们详细解释STR2的模型设计。我们选择的不是向量化的输入，而是栅格化图片的输入，可以方便进行规模化训练。输入还加入了聚类的轨迹作为引导线，结果可以看到在大曲率的场景表现会更合理一些。输入经过一个使用MoE架构增强的Transformer模型，自回归的方式输出引导线类别，关键点以及轨迹。