Abstract-Deep lärande har revolutionerat förmågan att lära sig "end-to-end" autonoma fordon kontroll direkt från rå sensoriska data. Även om det nyligen har funnits förlängningar för att hantera former av navigering instruktion, dessa verk är oförmögna att fånga den fulla fördelningen av möjliga åtgärder som kan vidtas och att resonera om lokalisering av roboten i miljön. I detta dokument utökar vi end-to-end driving nätverk med förmågan att utföra point-to-point navigering samt probabilistisk lokalisering med endast bullriga GPS-data. Vi definierar ett nytt varierat nätverk som kan lära sig av råkameradata från miljön samt färdplaner på högre nivå för att förutsäga (1) en fullständig sannolikhetsfördelning över möjliga styrkommandon; och (2) ett deterministiskt styrkommando som kan navigera på den sträcka som anges i kartan. Dessutom formulerar vi hur vår modell kan användas för att lokalisera roboten enligt korrespondenser mellan kartan och den observerade visuella vägtopologin, inspirerad av den grova lokalisering som mänskliga förare kan utföra. Vi testar våra algoritmer på verkliga kördata som fordonet aldrig har kört igenom tidigare, och integrerar våra punkt-till-punkt-navigeringsalgoritmer ombord på ett fullskaligt autonomt fordon för realtidsprestanda. Vår lokaliseringsalgoritm utvärderas också över en ny uppsättning vägar och korsningar för att demonstrera grov pose lokalisering även i situationer utan GPS tidigare.
Arbetet i REF föreslog att man skulle uppskatta ett varierat nätverk för att få en fullständig sannolikhetsfördelning över de möjliga styrkommandona, men när de kombineras med specifika navigationsindikatorer löser de fortfarande en exakt form av vissa styrkommandon.
Variational End-to-End Navigation and Localization
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Engineering']}