Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har framgångsrikt tillämpats på autonoma köruppgifter, många på ett end-to-end sätt. Tidigare end-to-end styrmetoder tar en bild eller en bildsekvens som ingång och direkt förutsäga styrvinkeln med CNN. Även om inlärning med enstaka uppgifter om styrvinklar har gett goda resultat, räcker det inte med enbart styrvinkeln för att styra fordonet. I detta arbete föreslår vi en multi-task lärande ram för att förutsäga styrvinkel och hastighetsstyrning samtidigt på ett end-to-end sätt. Eftersom det är icke-trivialt att förutsäga exakta hastighetsvärden med endast visuella ingångar, föreslår vi först ett nätverk för att förutsäga diskreta hastighetskommandon och styrvinklar med bildsekvenser. Dessutom föreslår vi ett multimodalt multi-task-nätverk för att förutsäga hastighetsvärden och styrvinklar genom att ta tidigare återkopplingshastigheter och visuella inspelningar som ingångar. Experiment genomförs på den offentliga Udacity dataset och en nyligen insamlad SAIC dataset. Resultaten visar att den föreslagna modellen exakt förutsäger styrvinklar och hastighetsvärden. Dessutom förbättrar vi metoderna för felsyntes för att lösa problemet med felackumulering i verkliga vägtester.
Eftersom det inte räcker med att förutsäga styrvinkel enbart för självkörande bilar, används ett läranderamverk med flera uppgifter för att förutsäga både hastighet och styrvinkel på ett heltäckande sätt REF.
End-to-end Multi-Modal Multi-Task Vehicle Control for Self-Driving Cars with Visual Perceptions
{'venue': '2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'journal': '2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}