BucketKD

新框架为自动驾驶创造更小、更安全的人工智能

研究人员开发了BucketKD，一个旨在为自动驾驶创造更小、更安全端到端运动规划模型的新知识蒸馏框架。该方法将环境变量离散化为自适应分桶，并结合了一个安全感知的航点注意力机制，该机制使用碰撞时间公式来评估风险。在CARLA模拟器中使用Bench2Drive数据集进行的实验表明，BucketKD在规划准确性和安全性方面优于现有方法，同时实现了显著的模型压缩。