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论文探索了面向端到端自动驾驶的稀疏场景表征方法，提出名为SparseDrive的稀疏中心化范式，其通过稀疏实例表征统一了多任务学习框架。该范式具有三大创新： 揭示了运动预测与路径规划的高度相似性据此提出并行化运动规划器设计创新性集成碰撞感知重评分模块的分层规划…1. 介绍
论文探索了面向端到端自动驾驶的稀疏场景表征方法，提出名为SparseDrive的稀疏中心化范式，其通过稀疏实例表征统一了多任务学习框架。该范式具有三大创新：
揭示了运动预测与路径规划的高度相似性据此提出并行化运动规划器设计创新性集成碰撞感知重评分模块的分层规划选择策略在nuScenes基准测试中，SparseDrive全指标超越现有SOTA方法，其中安全关键指标碰撞率显著降低，同时保持更高的训练与推理效率（具体数据见第4章实验部分）。
系统架构
SparseDrive 首先将多视角图像编码为特征图，然后通过对称稀疏感知学习稀疏场景表示，最后以并行方式执行运动预测和路径规划。设计了一个实例记忆队列用于时序建模。 对称稀疏感知的模型架构，采用对称结构统一了检测、跟踪和在线建图功
