자율 주행의 새로운 시대: 하이드라-MDP의 힘

자율 주행 분야에 혁신적인 프레임워크가 소개되었습니다

자율 주행 분야인데도 계속 발전하는 NVIDIA가 산업을 전진시킬 혁신적인 프레임워크를 선보였습니다. 현존의 히다-MDP는 현인과 규칙 기반 플래너의 장점을 결합하여 승객의 안전과 편의를 우선시하는 모델을 만들어 복잡한 환경에서 효율적으로 탐험합니다.

기계 학습 기반 계획에서 한계를 뛰어넘는 창의적인 프레임워크

인간 운전자와 규칙 기반 플래너의 지식을 통합하면서 히다-MDP는 기존의 모방 학습 기술의 한계를 뛰어넘었습니다. 이 프레임워크는 인간 운전 행동을 모방할 뿐만 아니라 교통 규칙과 안전 기준을 준수합니다. 다양한 궤적을 학습하여 능력을 확장함으로써 히다-MDP는 광범위한 주행 시나리오에서 일반화를 보장합니다.

데이터 기반 기술을 통한 확장성과 유연성

히다-MDP의 주요 장점 중 하나는 확장 및 적응성입니다. 훈련된 기초 모델과 더불어 방대한 데이터 세트 및 GPU 시간을 활용함으로써 이 프레임워크는 지속적인 향상의 잠재력을 보여줍니다. 확장성과 탄탄함으로 인해 히다-MDP는 최첨단 플래너들을 뛰어넘어 E2E 대규모 주행 도전에서 1위와 혁신상을 수상했습니다.

새로운 통찰력의 발견과 환경 변화

히다-MDP의 개발은 몇 가지 혁신적인 통찰력과 혁신을 열어놓았습니다.

“히다-MDP의 기능 및 장점:
– 다양한 궤적을 통합하여 다중 측정 항목(안전, 효율성, 편의성 등)을 고려한 계획을 수용합니다. 이 접근 방식은 실제 시나리오에서 시스템의 효율성을 극대화합니다.
– 다중 측정 카드라 다시틸레이션 활용: 다수의 전문 교사를 활용하여 모델은 다양한 시뮬레이션 기반 측정 항목과 일치하는 궤적을 예측하여 다양한 주행 조건에서의 일반화를 향상시킵니다.
– 후처리 제한 극복: 히다-MDP는 지각 및 계획을 하나의 파이프라인으로 원활하게 통합하여 의사 결정 프로세스가 환경 데이터의 풍부성을 유지하도록 보장합니다.
– 환경적 맥락 포함: LiDAR 및 카메라 입력 기능을 활용함으로써 히다-MDP의 지각 네트워크는 복잡한 주행 환경에 대한 보다 깊은 이해를 얻어 더 효율적이고 통찰력있는 반응을 가능하게 합니다.
– 시뮬레이션을 통한 반복적 개선: omne offline 시뮬레이션은 참 큰 시뮬레이션 점수를 생성하여 훈련 과정 동안 가…