地平线ResAD：残差学习让自动驾驶决策更接近人类逻辑

点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 论文作者 | Zhiyu Zheng等 编辑 | 自动驾驶之心 想让车子自己开，传统方法得像搭积木：先"看"（感知），再"猜"（预测），最后"做决定"（规划）。这套流程环环相扣，一个环节出错，后面全跟着错， 既不高效，也不安全。 这样一来，学习目标就从 "轨迹是什么？" 变成了 "为什么要调整方向？" 。模型被迫去关注那些导致调整的真实原因，比如障碍物、交通规则等，而不是死 记硬背数据里的巧合。 我们还引入了 逐点残差归一化 ，确保模型不会因为要纠正遥远的、不确定的大偏差，而忽略了近处关键的小调整。 实验证明，这套方法非常有效。在 NAVSIM 基准测试中，ResAD取得了领先的成绩。这说明，通过引入"惯性参考"这个物理常识，并让模型专注于学习"为 何要改变"，我们让端到端自动驾驶的学习任务变得更简单、更安全、更可靠。 因果混淆 ：模型可能会"偷懒"，学一些表面功夫。比如它看到前车刹车灯亮就刹车，但根本不理解是因为路口变红灯了。结果可能跟着前车一起闯红 灯， ...