提升DS得分的五大操作策略
驾驶得分（DS）综合反映规划合理性、交规遵守度等指标。Orion提供以下优化路径：
- 参数调优：修改configs/planner.yaml中的safety_weight（建议0.7-1.2）和comfort_weight（0.3-0.8）
- 数据增强：在Bench2Drive数据集中添加20%的极端场景样本（如暴雨、强光）
- 多模型集成：联合使用orion_stage3.py（主模型）和orion_stage3_cot.py（思维链版本）
技术实现要点：
- 启用混合精度推理：在eval.sh中添加–fp16参数
- 调整CARLA仿真参数：set_weather(RAIN) + set_traffic_density(high)
- 可视化分析：对比output/videos中的轨迹标注（绿色为预测，红色为GT）
按照上述方法，某测试案例显示DS可从初始67.3提升至77.8，关键改进点在于急弯减速决策的优化（L2误差降低39%）。
本答案来源于文章《Orion：小米开源的端到端自动驾驶推理与规划框架》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样提升自动驾驶系统在闭环测试中的驾驶得分(DS)？
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