PriorEye：用于端到端自动驾驶的地理空间视觉先验

大多数端到端自动驾驶方法仅依赖瞬时传感器观测，缺乏人类驾驶员基于经验的预见性。本文引入地理空间视觉先验，即锚定于预期路线的街道级视觉上下文，提供独立于实时传感器的视觉空间预见性。我们提出一种包含双记忆架构和自适应记忆门的记忆增强模块，可轻松集成至现有方法。该设计将用于检索先验的上下文记忆与持久备用记忆相结合，并根据当前状态兼容性动态调节记忆影响。实验表明，该方法在多种基线上均提升了性能，并增强了抗传感器损坏的鲁棒性及故障时的安全性。