Sammanfattning av denna webbsida: End-to-end-metoder för autonom körning är mycket komplexa och svåra att skala upp till realistiska stadskörningar. Simulering kan hjälpa end-to-end körsystem genom att tillhandahålla en billig, säker och mångsidig träningsmiljö. Ändå är det problem med att överföra sådan politik till den verkliga världen som är ett problem när det gäller att bedriva simuleringsträning. Vi presenterar en strategi för att överföra körpolicy från simulering till verklighet via moduläritet och abstraktion. Vår strategi är inspirerad av klassiska drivsystem och syftar till att kombinera fördelarna med modulära arkitekturer och end-to-end djupt lärande tillvägagångssätt. Den viktigaste idén är att inkapsla körpolicyn så att den inte direkt utsätts för råa perceptuella ingångar eller lågnivåfordonsdynamik. Vi utvärderar det framlagda tillvägagångssättet i simulerade stadsmiljöer och i den verkliga världen. I synnerhet överför vi en körpolicy som är utbildad i simulering till en robotlastbil i 1/5 skala som används under en mängd olika förhållanden, utan finjustering, på två kontinenter.
I samband med autonom körning föreslog författarna till REF att man skulle kartlägga körpolicyn med hjälp av semantisk segmentering till en lokal banaplan för att kunna överföra data mellan simulering och realtidsdata.
Driving Policy Transfer via Modularity and Abstraction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}