论文精读|CLOVER:闭环价值估计与排序框架——端到端自动驾驶规划的生成-打分新范式
端到端自动驾驶规划器的训练(模仿单条轨迹)与评测(规则化指标)存在根本性错配。CLOVER 提出轻量级生成器-打分器架构,通过构造评估器过滤的伪专家轨迹实现集合级覆盖训练,再以保守闭环自蒸馏交替优化生成器与打分器。在 NAVSIM 上达到 94.5 PDMS 和 90.4 EPDMS,刷新 SOTA,并提供了不完备打分器仍能提升生成器的理论保证。
端到端自动驾驶规划器的训练(模仿单条轨迹)与评测(规则化指标)存在根本性错配。CLOVER 提出轻量级生成器-打分器架构,通过构造评估器过滤的伪专家轨迹实现集合级覆盖训练,再以保守闭环自蒸馏交替优化生成器与打分器。在 NAVSIM 上达到 94.5 PDMS 和 90.4 EPDMS,刷新 SOTA,并提供了不完备打分器仍能提升生成器的理论保证。