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城市驾驶的混合模仿学习运动规划器
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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
本文介绍了世界上第一个真实世界的自动驾驶数据集和基准测试，用于测试机器学习规划器在多样化行驶场景中的能力。该研究分析了基于机器学习和传统方法之间的差距。
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关键要点
- 机器学习在自动驾驶的感知和预测任务中取代了传统方法。
- 基于机器学习的规划任务采纳速度较慢。
- 本文介绍了世界上第一个真实世界的自动驾驶数据集和基准测试。
- 数据集包含1282小时来自4个城市的多样化驾驶场景。
- 数据集提供高质量的自动标记物体轨迹和红绿灯数据。
- 提供了一个模拟和评估框架，以考虑与其他交通参与者的交互。
- 研究分析了多个基准测试，探讨了机器学习与传统方法之间的差距。
- nuPlan数据集和代码可在nuplan.org网站上找到。
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