Autonomous Driving入門
End-to-End LearningとModular Architectureを比較、ADアーキテクチャ選択フレームワークを提案
本プレプリントは、自動運転システムのEnd-to-End LearningとModular Architectureを比較し、12個の二値基準からなる4次元アーキテクチャ選択フレームワークを提案した。1989年から2023年までの公開システム10件で検証し、7件で実際のアーキテクチャを正しく推奨した(4件完全一致、3件部分一致)。ハイブリッド方式が両者の利点を統合する有望な方向と位置づけている。