एंड-टू-एंड स्वायत्त ड्रायव्हिंग सिस्टम: भविष्यातील ड्रायव्हिंग

सर्वात सामान्य व्याख्या अशी आहे की "एंड-टू-एंड" सिस्टम ही एक अशी प्रणाली आहे जी कच्ची सेन्सर माहिती इनपुट करते आणि कार्याशी संबंधित व्हेरिएबल्स थेट आउटपुट करते. उदाहरणार्थ, प्रतिमा ओळख मध्ये, पारंपारिक वैशिष्ट्य + वर्गीकरण पद्धतीच्या तुलनेत CNN ला "एंड-टू-एंड" म्हटले जाऊ शकते.

स्वायत्त ड्रायव्हिंग कार्यांमध्ये, विविध सेन्सर्समधील डेटा (जसे की कॅमेरा, LiDAR, रडार किंवा IMU...) इनपुट असतात आणि वाहन नियंत्रण सिग्नल (जसे की थ्रॉटल किंवा स्टीयरिंग व्हील अँगल) थेट आउटपुट असतात. वेगवेगळ्या वाहन मॉडेल्सच्या अनुकूलन समस्यांवर विचार करण्यासाठी, आउटपुट वाहनाच्या ड्रायव्हिंग प्रक्षेपणावर देखील शिथिल केले जाऊ शकते.

या पायावर आधारित, मॉड्यूलर एंड-टू-एंड संकल्पना देखील उदयास आल्या आहेत, जसे की UniAD, जे अंतिम आउटपुट कंट्रोल सिग्नल किंवा वेपॉइंट्स व्यतिरिक्त, संबंधित मध्यवर्ती कार्यांचे पर्यवेक्षण सादर करून कार्यप्रदर्शन सुधारतात. तथापि, अशा संकुचित व्याख्येवरून, अंत-टू-एंडचे सार संवेदी माहितीचे दोषरहित प्रसारण असावे.

प्रथम आपण नॉन-एंड-टू-एंड सिस्टममधील सेन्सिंग आणि PnC मॉड्यूल्समधील इंटरफेसचे पुनरावलोकन करूया. सहसा, आम्ही श्वेतसूचीबद्ध वस्तू (जसे की कार, लोक इ.) शोधतो आणि त्यांच्या गुणधर्मांचे विश्लेषण करतो आणि अंदाज लावतो. आम्ही स्थिर वातावरणाबद्दल देखील शिकतो (जसे की रस्त्याची रचना, वेग मर्यादा, रहदारी दिवे इ.). आम्ही अधिक तपशीलवार असल्यास, आम्ही सार्वत्रिक अडथळे देखील शोधू शकू. थोडक्यात, या धारणांद्वारे माहिती आउटपुट जटिल ड्रायव्हिंग दृश्यांचे प्रदर्शन मॉडेल बनवते.

तथापि, काही अगदी स्पष्ट दृश्यांसाठी, वर्तमान स्पष्ट अमूर्तता दृश्यातील ड्रायव्हिंग वर्तनावर परिणाम करणाऱ्या घटकांचे पूर्णपणे वर्णन करू शकत नाही किंवा आम्हाला परिभाषित करणे आवश्यक असलेली कार्ये खूप क्षुल्लक आहेत आणि सर्व आवश्यक कार्यांची गणना करणे कठीण आहे. म्हणून, एंड-टू-एंड सिस्टम या माहितीसह PnCs वर आपोआप आणि तोटाशिवाय कार्य करण्याच्या आशेसह (कदाचित गर्भितपणे) सर्वसमावेशक प्रतिनिधित्व प्रदान करतात. माझ्या मते, ही आवश्यकता पूर्ण करू शकतील अशा सर्व प्रणालींना सामान्यीकृत एंड-टू-एंड म्हटले जाऊ शकते.

इतर समस्यांबद्दल, जसे की डायनॅमिक परस्परसंवाद परिस्थितीचे काही ऑप्टिमायझेशन, माझा विश्वास आहे की किमान केवळ एंड-टू-एंड या समस्या सोडवू शकत नाहीत आणि एंड-टू-एंड हा सर्वोत्तम उपाय असू शकत नाही. पारंपारिक पद्धती या समस्यांचे निराकरण करू शकतात आणि अर्थातच, जेव्हा डेटाचे प्रमाण पुरेसे मोठे असते, तेव्हा एंड-टू-एंड एक चांगला उपाय देऊ शकतो.