开闭环双SOTA！北航FocalAD：局部交互感知端到端规划新框架，碰撞率降低超过40%~

主要观点总结

本文提出了一种名为FocalAD的端到端自动驾驶框架，旨在通过关注关键的局部运动交互来改善车辆的自主规划能力。通过与传统方法的比较，FocalAD在规划准确性和安全性方面表现出显著的优势。该框架包含两个核心模块：Ego-Local-Agents Interactor（ELAI）和Focal-Local-Agents Loss（FLA Loss）。ELAI通过构建以自车为中心的交互表示来捕捉与局部邻居的运动动态，而FLA Loss则增加了决策关键邻近代理的权重，引导模型优先考虑那些与规划更相关的代理。实验结果表明，FocalAD在多种数据集上均优于其他方法，特别是在具有挑战性和复杂性的场景中表现出卓越的鲁棒性。

关键观点总结

关键观点1: 背景介绍

随着自动驾驶技术的发展，端到端的自动驾驶已成为一种前景范式。然而，现有的方法通常依赖于全局聚合的运动特征，忽视了规划决策主要受一小部分局部交互代理的影响。因此，本文提出了一种新的端到端自动驾驶框架，名为FocalAD。

关键观点2: 方法介绍

FocalAD包含两个核心模块：Ego-Local-Agents Interactor（ELAI）和Focal-Local-Agents Loss（FLA Loss）。ELAI通过构建以自车为中心的交互表示来捕捉与局部邻居的运动动态。FLA Loss通过增加决策关键邻近代理的权重，引导模型关注那些与规划更相关的代理。

关键观点3: 实验与结果

在nuScenes、Bench2Drive和Adv-nuScenes等数据集上的实验结果表明，FocalAD在规划准确性和安全性方面优于其他方法。特别是在挑战性场景下，FocalAD表现出了显著的鲁棒性。

关键观点4: 结论

本文提出了一种新的端到端自动驾驶框架FocalAD，通过关注关键的局部运动交互来改善车辆的自主规划能力。该框架在多个数据集上的实验结果表明其优越的性能和鲁棒性。

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