Simulering kan vara ett kraftfullt verktyg för att förstå maskininlärningssystem och designa metoder för att lösa verkliga problem. Utbildning och utvärdering av metoder enbart i simulering är ofta "dömt att lyckas" vid önskad uppgift i en simulerad miljö, men de resulterande modellerna är oförmögna att fungera i den verkliga världen. Här presenterar och utvärderar vi en metod för att överföra en visionsbaserad körbana efter körpolicy från simulering till drift på en landsväg utan några riktiga etiketter. Vår strategi utnyttjar de senaste framstegen inom bild-till-bild-översättning för att uppnå domänöverföring samtidigt som vi gemensamt lär oss en enda kamerakontrollpolicy från simuleringskontrolletiketter. Vi bedömer körprestandan för denna metod med hjälp av både regressionsmått för öppen trafik och prestanda för sluten trafik som kör ett autonomt fordon på landsvägar och stadsvägar.
Men som det sägs i REF: "utbildnings- och utvärderingsmetoder enbart i simulering är ofta "dömda att lyckas" vid den önskade uppgiften i en simulerad miljö" och i vår serie av experiment som beskrivs i avsnitt 3 kan de flesta av de simulerade uppgifterna relativt enkelt lösas, särskilt när en viss miljö är deterministisk och simulerade observationer inte störs.
Learning to Drive from Simulation without Real World Labels
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}