Centaur论文 – 鲁棒端到端自动驾驶新方法

Centaur 是一种通过测试时训练（TTT）实现鲁棒端到端自动驾驶的新方法。它利用 Cluster Entropy 这一不确定性度量，通过最小化规划不确定性来增强规划器的鲁棒性。该方法在 navtest 基准测试中取得了最先进的性能，并引入了 navsafe 基准，专注于安全关键的驾驶场景，如紧急避障或复杂交通状况。

Centaur的特点:

1. 测试时训练（TTT）：在部署期间动态调整规划器的行为，适应新的驾驶环境。
2. 不确定性测量：使用 Cluster Entropy 量化规划决策的不确定性，并通过最小化增强鲁棒性。
3. 基准测试表现：在 navtest 基准测试中达到最先进水平，并为安全关键场景设计了 navsafe 基准。
4. 不依赖预定义的规则或成本函数，通过实时学习改进表现。

Centaur的功能:

1. 自动驾驶系统的研发与优化，特别是在需要高鲁棒性的场景下。
2. 提升自动驾驶系统的安全性和可靠性，尤其是在安全关键场景中。
3. 用于测试和验证规划算法的性能，通过 navtest 和 navsafe 基准进行评估。
4. 集成到自动驾驶系统的控制模块中，用于实时适应复杂驾驶环境。

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