端到端SOTA！中山大学GaussianFusion：高斯建模让自动驾驶感知-规划一体化效率飙升~

主要观点总结

本文介绍了GaussianFusion，一种基于高斯的端到端自动驾驶多传感器融合框架。该方法利用二维高斯表示作为中间载体，通过双分支融合架构和级联规划模块，实现了高效的轨迹预测。在NAVSIM和Bench2Drive基准上的实验表明，GaussianFusion在规划性能方面显著提高，突出了高斯表示在端到端自动驾驶中的潜力。

关键观点总结

关键观点1: GaussianFusion方法概述

GaussianFusion是一种基于高斯的端到端自动驾驶多传感器融合框架。它利用二维高斯表示来建模交通场景，通过双分支融合架构和级联规划模块实现高效的轨迹预测。

关键观点2: GaussianFusion的优势

GaussianFusion在规划性能方面显著提高，能够处理多样化和挑战性的驾驶场景。它的高斯表示具有物理可解释性、紧凑性和固有的稀疏性，使得它在空间感知和计算效率之间取得了平衡。

关键观点3: 实验结果表明

GaussianFusion在NAVSIM和Bench2Drive基准上的实验结果证明了其有效性和鲁棒性。与现有的先进方法相比，GaussianFusion在多个评估指标上实现了显著的提升。

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