sparedrive的规控部分

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/704342927

由于我对感知部分了解不够，所以主要看规控的部分

主要的收获是：如果周围的智能体是从图像中聚合出来的，那么对于主车的感知几乎是没有的。他们使用了前置摄像头的最小特征图来初始化自我实例特征。

这样做有两个好处：

1. 最小特征图已经编码了驾驶场景的语义上下文
2. 密集特征图作为稀疏场景的补充，以放存在一些黑名单障碍物，而稀疏感知无法检测到这些障碍物

除了感知的信息，还使用主车的矢量化信息，通过解码来监督主车的位置、速度、转向角等信息。每一帧使用上一帧的预测速度作为自我锚点速度的初始化。

得到这些智能体的信息之后，使用三种交互形式，智能体之间的交互、智能体与地图的交互、智能体与历史帧的交互（场景级的交互）。