Sammanfattning av denna webbsida: De flesta befintliga metoder för autonom körning faller inom en av två kategorier: modulära rörledningar, som bygger en omfattande modell av miljön, och imitation lärande metoder, som kartbilder direkt för att styra utgångar. Ett nyligen föreslaget tredje paradigm, direkt perception, syftar till att kombinera fördelarna med båda genom att använda ett neuralt nätverk för att lära sig lämpliga lågdimensionella mellanliggande representationer. Befintliga direktuppfattningsmetoder är dock begränsade till enkla vägsituationer, utan möjlighet att navigera i korsningar, stanna vid trafikljus eller respektera hastighetsbegränsningar. I detta arbete föreslår vi en direkt perceptionsmetod som kartlägger videoinmatning till mellanliggande representationer som lämpar sig för autonom navigering i komplexa stadsmiljöer med hjälp av riktade ingångar på hög nivå. Jämfört med toppmodern förstärkning och villkorliga metoder för imitationslärande, uppnår vi en förbättring på upp till 68 % av målstyrd navigering på det utmanande CARLA-simuleringsriktmärket. Dessutom är vår strategi den första att hantera trafikljus och hastighetsskyltar genom att endast använda etiketter på bildnivå, samt smidig bilföljning, vilket resulterar i en betydande minskning av trafikolyckor i simulering.
Sauer m.fl. kombinera fördelarna med villkorligt lärande och råd REF.
Conditional Affordance Learning for Driving in Urban Environments
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}