Vi tränade ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att kartlägga råa pixlar från en enda främre kamera direkt till styrkommandon. Denna end-to-end-strategi visade sig förvånansvärt kraftfull. Med minimala träningsdata från människor lär sig systemet att köra i trafik på lokala vägar med eller utan körfältsmarkeringar och på motorvägar. Det fungerar också i områden med oklar visuell vägledning såsom på parkeringsplatser och på obebyggda vägar. Systemet lär sig automatiskt interna representationer av nödvändiga bearbetningssteg såsom att upptäcka användbara vägegenskaper med endast den mänskliga styrvinkeln som träningssignal. Vi har aldrig uttryckligen utbildat den för att upptäcka till exempel vägarnas konturer. Jämfört med explicit nedbrytning av problemet, såsom upptäckt av körfältsmärkning, vägplanering och styrning, optimerar vårt end-to-end-system alla bearbetningssteg samtidigt. Vi hävdar att detta så småningom kommer att leda till bättre prestanda och mindre system. Bättre prestanda kommer att resultera i att de interna komponenterna självoptimeras för att maximera den totala systemprestandan, i stället för att optimera mänskliga- utvalda mellanliggande kriterier, t. ex. körfältsdetektering. Sådana kriterier väljs förståeligt nog för att underlätta mänsklig tolkning som inte automatiskt garanterar maximal systemprestanda. Mindre nätverk är möjliga eftersom systemet lär sig att lösa problemet med minimalt antal bearbetningssteg. Vi använde en NVIDIA DevBox och Torch 7 för träning och en NVIDIA DRIVE TM PX självkörande bildator som också kör Torch 7 för att bestämma var du ska köra. Systemet fungerar på 30 bilder per sekund (FPS).
Mer nyligen, Bojarski et al. REF utbildade ett Deep Neural Network (DNN) för att förutsäga styrvinklar från en enda framåtvänd kamera med hjälp av mänsklig demonstration.
End to End Learning for Self-Driving Cars
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}