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DriveCoT：将思维链推理与端到端驾驶相结合
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
介绍了DriveCoT端到端驾驶数据集，使用CARLA模拟器收集和标注数据，用于评估思维链路和决策准确性。提出了基线模型DriveCoT-Agent，用于生成预测和决策，并在评估中展现出强大性能，验证了数据集的有效性。
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关键要点
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DriveCoT是一个全面的端到端驾驶数据集，利用CARLA模拟器收集数据。
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数据集通过传感器数据、控制决策和思维过程标签来指示推理过程。
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使用CARLA 2.0中的挑战性驾驶场景，提出基于规则的专家策略控制汽车。
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数据集可作为开环端到端驾驶基准，评估思维链路的准确性和最终决策。
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提出DriveCoT-Agent基线模型，通过数据集训练生成思维链路预测和最终决策。
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训练好的模型在开环和闭环评估中表现出强大性能，验证了数据集的有效性。
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