Styra en bil genom trafiken är en komplex uppgift som är svårt att kasta in i algoritmer. Därför vänder sig forskarna till utbildning av artificiella neurala nätverk från främre kameradataström tillsammans med tillhörande styrvinklar. Icke desto mindre betraktar de flesta befintliga lösningarna endast de visuella kameraramarna som indata och bortser därmed från det tidsmässiga förhållandet mellan ramar. I detta arbete föreslår vi en Convolutional Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network (C-LSTM), som är end-to-end trainingable, att lära sig både visuella och dynamiska temporal beroenden av körning. Dessutom, Vi introducerar poserar styrvinkel regressionsproblem som klassificering samtidigt som den inför ett rumsligt förhållande mellan utdatalager neuroner. En sådan metod är baserad på att lära sig en sinusoidal funktion som kodar styrvinklar. För att träna och validera våra föreslagna metoder använde vi den allmänt tillgängliga Comma.ai datasetet. Vår lösning förbättrade styrrotens genomsnittliga kvadratfel med 35 % över de senaste metoderna och ledde till en stabilare styrning med 87 %.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF försökte utnyttja tidsberoendet genom att kombinera ett CNN med ett långfristigt Neuralt minnesnätverk.
End-to-End Deep Learning for Steering Autonomous Vehicles Considering Temporal Dependencies
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}