ST-P3：基于视觉的端到端自动驾驶框架
1. 项目基础介绍
ST-P3 是一个由 OpenDriveLab 开发的端到端视觉自动驾驶框架，该框架通过空间时间特征学习来实现自动驾驶中的感知、预测和规划任务。项目主要使用 Python 编程语言，并借助 PyTorch Lightning 框架进行实现。
2. 项目核心功能
ST-P3 的核心功能是提出了一种空间时间特征学习方案，该方案旨在为自动驾驶中的感知、预测和规划任务生成一组更具代表性的特征。框架直接从原始传感器输入生成规划轨迹的显式管道，主要包括以下几个方面：
- 感知模块：用于从原始传感器数据中提取特征。
- 预测模块：对车辆的动态和周围环境进行预测。
- 规划模块：生成安全且高效的行驶轨迹。
3. 项目最近更新的功能
项目的最近更新主要包括以下几个方面：
- 环境配置优化：更新了conda环境配置文件，使得环境搭建更为便捷。
- **预训练模型更新：提供了在 nuScenes 数据集上预训练的开环和闭环规划模型，以供研究人员和开发者使用。
- 评估脚本：更新了评估脚本，使得在 nuScenes 和 CARLA 数据集上的模型评估更为方便。
- 训练流程优化：对训练脚本进行了优化，提供了从感知模块预训练到完整端到端模型训练的详细指导。
通过这些更新，ST-P3 在易用性和性能上都得到了显著提升，为自动驾驶领域的研究和开发提供了有力的工具。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
