ఎండ్-టు-ఎండ్ అటానమస్ డ్రైవింగ్ సిస్టమ్స్: డ్రైవింగ్ ది ఫ్యూచర్

అత్యంత సాధారణ నిర్వచనం ఏమిటంటే, "ఎండ్-టు-ఎండ్" సిస్టమ్ అనేది ముడి సెన్సార్ సమాచారాన్ని ఇన్‌పుట్ చేసే వ్యవస్థ మరియు పనికి సంబంధించిన వేరియబుల్స్‌ను నేరుగా అవుట్‌పుట్ చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఇమేజ్ రికగ్నిషన్‌లో, సాంప్రదాయ ఫీచర్ + వర్గీకరణ పద్ధతితో పోలిస్తే CNNని "ఎండ్-టు-ఎండ్" అని పిలుస్తారు.

స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ టాస్క్‌లలో, వివిధ సెన్సార్‌ల నుండి డేటా (కెమెరాలు, LiDAR, రాడార్ లేదా IMU వంటివి) ఇన్‌పుట్ మరియు వాహన నియంత్రణ సంకేతాలు (థొరెటల్ లేదా స్టీరింగ్ వీల్ యాంగిల్ వంటివి) నేరుగా అవుట్‌పుట్ చేయబడతాయి. వివిధ వాహన నమూనాల అనుసరణ సమస్యలను పరిగణలోకి తీసుకోవడానికి, వాహనం యొక్క డ్రైవింగ్ పథంలో అవుట్‌పుట్‌ను కూడా సడలించవచ్చు.

ఈ పునాది ఆధారంగా, UniAD వంటి మాడ్యులర్ ఎండ్-టు-ఎండ్ కాన్సెప్ట్‌లు కూడా ఉద్భవించాయి, ఇవి తుది అవుట్‌పుట్ కంట్రోల్ సిగ్నల్స్ లేదా వే పాయింట్‌లతో పాటు సంబంధిత ఇంటర్మీడియట్ టాస్క్‌ల పర్యవేక్షణను పరిచయం చేయడం ద్వారా పనితీరును మెరుగుపరుస్తాయి. అయితే, అటువంటి ఇరుకైన నిర్వచనం నుండి, ఎండ్-టు-ఎండ్ యొక్క సారాంశం ఇంద్రియ సమాచారం యొక్క నష్టరహిత ప్రసారం అయి ఉండాలి.

నాన్-ఎండ్-టు-ఎండ్ సిస్టమ్‌లలో సెన్సింగ్ మరియు PnC మాడ్యూళ్ల మధ్య ఇంటర్‌ఫేస్‌లను మొదట సమీక్షిద్దాం. సాధారణంగా, మేము వైట్‌లిస్ట్ చేయబడిన వస్తువులను (కార్లు, వ్యక్తులు మొదలైనవి) గుర్తించి, వాటి లక్షణాలను విశ్లేషించి, అంచనా వేస్తాము. మేము స్థిర పర్యావరణం (రహదారి నిర్మాణం, వేగ పరిమితులు, ట్రాఫిక్ లైట్లు మొదలైనవి) గురించి కూడా తెలుసుకుంటాము. మేము మరింత వివరంగా ఉంటే, మేము విశ్వవ్యాప్త అడ్డంకులను కూడా గుర్తించగలము. సంక్షిప్తంగా, ఈ అవగాహనల ద్వారా సమాచార అవుట్‌పుట్ సంక్లిష్ట డ్రైవింగ్ దృశ్యాల ప్రదర్శన నమూనాగా ఉంటుంది.

అయితే, కొన్ని చాలా స్పష్టమైన సన్నివేశాల కోసం, ప్రస్తుత స్పష్టమైన సంగ్రహణ సన్నివేశంలో డ్రైవింగ్ ప్రవర్తనను ప్రభావితం చేసే కారకాలను పూర్తిగా వివరించలేదు లేదా మనం నిర్వచించాల్సిన పనులు చాలా చిన్నవిగా ఉంటాయి మరియు అవసరమైన అన్ని పనులను లెక్కించడం కష్టం. అందువల్ల, ఎండ్-టు-ఎండ్ సిస్టమ్‌లు ఈ సమాచారంతో పిఎన్‌సిలపై స్వయంచాలకంగా మరియు నష్టరహితంగా పని చేసే ఆశతో (బహుశా పరోక్షంగా) సమగ్ర ప్రాతినిధ్యాన్ని అందిస్తాయి. నా అభిప్రాయం ప్రకారం, ఈ అవసరాన్ని తీర్చగల అన్ని వ్యవస్థలను సాధారణీకరించిన ఎండ్-టు-ఎండ్ అని పిలుస్తారు.

డైనమిక్ ఇంటరాక్షన్ దృశ్యాల యొక్క కొన్ని ఆప్టిమైజేషన్ల వంటి ఇతర సమస్యల విషయానికొస్తే, కనీసం ఎండ్-టు-ఎండ్ మాత్రమే ఈ సమస్యలను పరిష్కరించగలదని నేను నమ్ముతున్నాను మరియు ఎండ్-టు-ఎండ్ ఉత్తమ పరిష్కారం కాకపోవచ్చు. సాంప్రదాయ పద్ధతులు ఈ సమస్యలను పరిష్కరించగలవు మరియు డేటా మొత్తం తగినంతగా ఉన్నప్పుడు, ఎండ్-టు-ఎండ్ మెరుగైన పరిష్కారాన్ని అందించవచ్చు.