论文提出风险感知占用用于端到端自动驾驶安全
原文标题：Risk-Aware Occupancy for Safety-Oriented End-to-End Autonomous Driving
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论文针对稀疏表示在拥挤遮挡场景下的安全风险，提出风险感知占用（risk-aware occupancy）密集表示，将全局场景占用、地图交通约束与未来动态智能体占用统一编码进BEV地图。设计ROIDrive端到端网络实现该表示并注入规划查询。在nuScenes上，UniAD指标下碰撞减少52.9%，ST-P3指标下减少35.0%。
- 问题
- 稀疏表示在拥挤遮挡场景下难以刻画非结构化障碍与不确定区域的安全风险。
- 方法
- 提出风险感知占用密集表示，统一编码场景占用、地图约束与未来智能体占用，并注入规划查询。
- 结果
- nuScenes 上 UniAD 指标碰撞减少 52.9%，ST-P3 指标减少 35.0%。
- 影响
- 为端到端自动驾驶提供显式风险证据，直接降低规划碰撞率，利于安全落地。
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ROIDrive 用风险感知占用替代稀疏表示，nuScenes 上碰撞相对减少 52.9%（UniAD 指标）。
- •指出稀疏表示在拥挤、遮挡场景下，面对非结构化障碍物与不确定区域存在安全风险。
- •提出风险感知占用：把全局场景占用、地图交通约束、未来动态智能体占用统一编码进 BEV 地图。
- •设计端到端网络 ROIDrive，用独立分支预测该表示并注入规划查询。
- •nuScenes 上开环碰撞相对减少：UniAD 指标 52.9%，ST-P3 指标 35.0%。
- •同时构建 RiskOcc4D-nuScenes 数据集，用于量化安全问题的评估。
为什么重要：端到端自动驾驶的安全短板常出在遮挡与拥挤场景，这条给出可量化的碰撞下降幅度，对做规划表示选型的研究与工程团队有参考价值。
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