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    自动驾驶社区见证了采用端到端算法框架的方法的快速增长，这些方法利用原始传感器输入来生成车辆运动规划，而不是专注于检测和运动预测等单个任务。 与模块化管道相比，端到端系统受益于感知和规划的联合特征优化。 由于大规模数据集的可用性、闭环评估以及对自动驾驶算法在具有挑战性的场景中有效执行的需求不断增加，该领域蓬勃发展。 在本次调研中，我们对 270 多篇论文进行了全面分析，涵盖了端到端自动驾驶的动机、路线图、方法论、挑战和未来趋势。 我们深入研究了几个关键挑战，包括多模态、可解释性、因果混乱、稳健性和世界模型等。 此外，我们还讨论了基础模型和视觉预训练方向的当前进展，以及如何将这些技术整合到端到端驾驶框架中。
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