diffusion planning

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1. 명령어 입력 명령어 tools/dist_test.sh 결론: tools/test.py를 분산 실행 모듈을 이용해서 실행. 인자로는 projects/configs/diffusiondriveconfigs/diffusiondrivesmall_stage2.py

V1SparseDrive 클래스는 end-to-end 자율주행 시스템의 “감지기(detector)” 역할을 수행 즉, 다중 카메라 입력으로부터 특징(feature)을 추출하고, 이를 기반으로 객체 검출 및 (모션/플래닝) 예측을 수행하는 모듈이미지 백본 (img_bac

V1SparseDriveHead는 다중 모드 예측, diffusion 기반 정제, 플러그인 기반 모듈 확장입력 이미지로부터 detection, map, 그리고 motion planning 결과를 통합하여 최종적으로 자율주행 시스템의 후처리 단계로 넘겨줍니다.통합 멀티태

개요 아래는 설정 파일의 det_head 구성(즉, Sparse4DHead)을 기준으로, 해당 모듈이 Detection Head로서 수행하는 역할과 그 하위 구성 요소들(InstanceBank, Anchor Encoder, Refine Layer, Sampler, De

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V13MotionPlanningHead는 자율주행 시스템에서 객체 검출 및 지도 결과(det_output, map_output)를 기반으로 미래 모션과 자차 경로를 예측하는 엔드투엔드 모듈입력 및 Feature 통합: det_output: B, 900, 256 크기의

InstanceQueue는 모션 및 플래닝 모듈에서, 시간에 따른 객체(또는 자차)의 특징과 앵커 정보를 누적하여 저장하고 업데이트하는 역할이를 통해, 과거 프레임의 정보를 기반으로 현재 프레임의 추정(예: 자차 상태나 미래 궤적 예측)을 보완하거나, temporal

ipdb는 파이썬 인터랙티브 디버거(Interactive Python Debugger)라서, 해당 위치에서 코드 실행이 멈춘 뒤 명령을 기다리는 상태보통 디버깅을 위해 잠시 코드를 멈추는 용도로 쓰이는데, 당신이 원치 않는다면 이 상태를 빠져나와서 프로그램을 계속 실행

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https://arxiv.org/pdf/2501.15564 Introduction rule based planning의 단점 새로운 환경에 대한 적응력이 떨어짐 각 상황마다 규칙을 바꾸는 것은 과도한 engineering 노력이 필요함 learning based planning 기대 효과: 학습 자원이 많아질수록 -> 성능이 선형적으로 증가할 ...

nuPlan dataset 다운로드체크 포인트 다운로드Set up configuration in sim_diffusion_planner_runner.sh.run bash sim_diffusion_planner_runner.shSet up configuration in

시뮬레이션 실행에 필요한 여러 공통 리소스(작업자, 콜백, 출력 폴더, 프로파일러 등)를 한 번에 초기화하고 반환하여, 이후 시뮬레이션 과정에서 이들을 재사용할 수 있도록 준비하는 역할아래 작업을 하는 4가지 콜백을 관리하는 객체 생성시뮬레이션 시간 측정metric 기

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build_simulations 함수는 시뮬레이션 객체들을 생성하고 구성이 함수는 주어진 설정(cfg), 작업자 풀(worker), 콜백(callback) 목록, 그리고 (선택적으로) 미리 만들어진 플래너들을 활용하여, 각 시나리오에 대해 시뮬레이션을 구축로깅과 컨테이

분산 환경에서 시나리오(실행할 시뮬레이션의 대상 데이터)를 효율적으로 분배하고 필터링하는 역할을 수행특히, get_scenarios 메서드는 현재 노드(또는 머신)가 처리해야 할 시나리오 목록을 결정하는 핵심 함수이 클래스와 get_scenarios 메서드의 기능을 자

장점안전성 및 설명가능성명시적으로 cost function과 Constraint를 걸 수 있다.단점성능 극대화의 이론적 한계주변 agent trajectory prediction 모듈과, MPC의 cost function이 다르기 떄문에, 각 모듈의 성능을 극대화하는

ego와 주변 agents의 multiple 미래 궤적 생성을 위해, 초기 anchors를 기반으로 생성함.인간 운전자는 random distribution이 아닌, 확립된 주행 패턴을 따르므로 합리적 (좌회전 / 직진 / 우회전 / 차선 변경 등)inference 속