【论文精读】NMP: End-to-end Interpretable Neural Motion Planner

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1 背景信息

团队：Uber，多伦大大学
年份：2019
论文链接：https://arxiv.org/abs/2101.06679

2 Motivation

深度学习方案受限于累积误差suffers from the compounding error，而且可解释性差interpretability is difficult to obtain for analyzing the mistakes of the network，而且难以理解复杂的先验知识sophisticated prior knowledge。
传统的模块化自动驾驶的问题是，子任务的优化导致了整体的次优lead to a sub-optimal overall system performance。比如3D检测，对每个障碍物的权重都是一样的，但是对于驾驶员来说，远处的障碍物并不重要，近处的障碍物才重要，影响自己的决策。

3 相关工作

3.1 模仿学习

该方法受限于累积误差，需要大量的数据，而且泛化能力差，比如偏离车道的情况drifting out of lane。
注意：为什么作者会说偏离车道的情况是模仿学习不能泛化的场景呢？我觉得是因为这样的场景太少了，而且没有相应的loss要求自车回到中心线附近。

3.2 强化学习

暂时缺少实际应用，而且没有可解释性的中间表示do not produce interpretable representations。

3.3 基于优化的规划器

传统的规划方法是高度参数化的highly parallizable，需要很多精力去优化。

3 解决方案

3.1 输入与输出

输入：Lidar和HD map
输出：时空space-time cost volume/cost map
规划器planner根据cost volume去采样轨迹，并选择最小代价的来执行。
cost volume能更好地建模不确定性uncentainty多模态naturally capture multi-modality。
注意：HDmap光栅化为了M个channel的tensor，每个channel代表了一个道路元素，如roads，intersections，lanes，lane boundaries等。我认为如果把他们混到不同的channel中，可视化会好看一点（因为RGB三通道才能构成不同的颜色），但是这样可能让conv性能下降。

3.2 backbone

采用了一篇3D检测的论文提出的架构Pixor模型
Bin Yang, Wenjie Luo, and Raquel Urtasun. Pixor: Real- time 3d object detection from point clouds.

3.3 perception head

采用了一篇论文提出的SSD模型，既根据锚点anchor做分类，也同时做轨迹预测。
Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu, and Alexander C Berg. Ssd: Single shot multibox detector.

3.4 cost volume head

用了多个卷积和反卷积层。最后用一个fileter number是预测帧数T的卷积层。每个filter都会产生一个cost volume_t，对应的是在未来t时刻的cost volume。
注意：cost volume不是一个，而是每个预测时刻都有，这样通过下标即可访问。
问：真值是什么，否则怎么训练？
答：在3.3说了没有监督Note that we do not have supervision for cost volume。
问：那怎么保证效果？

3.5 采样

轨迹点不能直接用x/y，因为在过大的速度或转角下，车辆实际没法达到physical limits in speed, acceleration and steering angle，因此文中用螺旋曲线表示，针对路径，只有可调参数a，针对速度，可调加速度参数。
注意：考虑到车辆的运动学约束是很好的，后来的很多论文都没考虑到该因素，就用MLP生成轨迹点然后做MDE FDE等，那些论文之所以能这样做，是因为他们没有做最重要的一步——闭环仿真，在数据集上的开环测试再好也没有实际意义。
但是螺旋曲线很难表征直线和圆弧。所以文中也同时使用了直线和圆弧。
问：为什么选了无法表征所有轨迹的螺旋曲线？

3.6 损失函数设计

考虑perception和planning 的损失，但是没有考虑cost volume的损失。

3.6.1 perception loss

同时考虑分类损失和回归损失，分类损失用cross-entropy，回归损失用L1损失。

3.6.2 planning loss

这一步承接3.5采样，采样出了N条轨迹，考虑和真值的cost之差，距离之差，以及违法交通规则，作为损失。
然后选出损失最大的那一条，作为最终的loss，整个网络去优化这个损失。