Djupt lärandebaserade metoder har i stor utsträckning använts för utbildning controllers för autonoma fordon på grund av deras kraftfulla förmåga att approximera icke-linjära funktioner eller politik. Utbildningsprocessen kräver dock vanligtvis stora märkta datamängder och tar mycket tid. I detta dokument analyserar vi effekterna av funktioner på prestandan hos styrenheter utbildade med hjälp av de konvolutionella neurala nätverken (CNNs), vilket ger en riktlinje för funktionsval för att minska beräkningskostnaden. Vi samlar in en stor uppsättning data med hjälp av The Open Racing Car Simulator (TORCS) och klassificerar bildfunktionerna i tre kategorier (sky-relaterade, vägrelaterade och vägrelaterade funktioner). Vi utformar sedan två experimentella ramverk för att undersöka betydelsen av varje enskild funktion för utbildning av en CNN-controller. Den första ramen använder träningsdata med alla tre funktioner som ingår för att träna en controller, som sedan testas med data som har en funktion bort för att utvärdera funktionens effekter. Den andra ramen är tränad med data som har en funktion utesluten, medan alla tre funktioner ingår i testdata. Olika körscenarier väljs ut för att testa och analysera de utbildade styrenheterna med hjälp av de två experimentella ramverken. Experimentresultaten visar att (1) vägrelaterade egenskaper är oumbärliga för utbildning av flygledaren, (2) vägrelaterade egenskaper är användbara för att förbättra flygledarens allmängiltighet för scenarier med komplicerad väginformation, och (3) luftrumsrelaterade egenskaper har ett begränsat bidrag till att utbilda en endto-end autonome fordonsstyrenhet.
Yang m.fl. (2016) studera effekterna av funktioner på utförandet av utbildning en end-to-end lärande modell av CNN REF.
Feature analysis and selection for training an end-to-end autonomous vehicle controller using deep learning approach
{'venue': '2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}