....................................... Körscenarier från vårt nya riktmärke, baserat på CARLA-simulatorn, där agenten måste reagera på dynamiska förändringar i miljön, hantera skräp (endast en del av miljön är kausalt relevant) och förutsäga komplexa sensorimotoriska kontroller (laterala och längsgående). Vi visar att Behavior Cloning ger en toppmodern politik i dessa komplexa scenarier och undersöker dess begränsningar. Körning kräver att man reagerar på en mängd olika komplexa miljöförhållanden och agentbeteenden. Att explicit modellera varje tänkbart scenario är orealistiskt. Däremot kan imitationslärande i teorin utnyttja data från stora fordonsflottor av människodrivna bilar. Beteende kloning i synnerhet har framgångsrikt använts för att lära sig enkel visuomotorisk politik end-to-end, men skalning till hela spektrumet av körbeteenden är fortfarande ett olöst problem. I detta dokument föreslår vi ett nytt riktmärke för att experimentellt undersöka skalbarheten och begränsningarna av beteendekloning. Vi visar att beteende kloning leder till toppmoderna resultat, utför komplexa laterala och längsgående manövrar, även i osynliga miljöer, utan att uttryckligen programmeras för att göra det. Men vi bekräftar vissa begränsningar av beteende kloning tillvägagångssätt: några välkända begränsningar (t.ex., datauppsättning partiskhet och överbemanning), nya generaliseringsfrågor (t.ex., dynamiska objekt och avsaknad av en kausal modellering), och utbildning instabiliteter, alla kräver ytterligare forskning innan beteende kloning kan ta examen till verkliga körning. Den kod, datauppsättning, riktmärke och agent som studeras i detta dokument finns på
REF, den senaste tekniken på denna arena, analyserar problem inom CIL-metoden och föreslår CILLS.
Exploring the Limitations of Behavior Cloning for Autonomous Driving
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}