Vårt mål är att träna en politik för autonom körning via imitationslärande som är tillräckligt robust för att köra ett riktigt fordon. Vi anser att standardbeteende kloning är otillräckligt för att hantera komplexa körscenarier, även när vi utnyttjar ett perceptionssystem för förbehandling av indata och en styrenhet för att utföra produktionen på bilen: 30 miljoner exempel är fortfarande inte tillräckligt. Vi föreslår att eleven exponeras för syntetiserade data i form av störningar för expertens körning, vilket skapar intressanta situationer som kollisioner och/eller att gå av vägen. I stället för att helt imitera alla data, ökar vi imitationsförlusten med ytterligare förluster som straffar oönskade händelser och uppmuntrar framsteg - störningarna ger sedan en viktig signal för dessa förluster och leder till robusthet i den lärda modellen. Vi visar att ChauffeurNet modellen kan hantera komplexa situationer i simulering, och presentera ablation experiment som betonar vikten av var och en av våra föreslagna förändringar och visar att modellen svarar på lämpliga orsaksfaktorer. Slutligen visar vi modellen som kör en bil i den verkliga världen.
Syntetiserade data i kombination med ytterligare förluster i ett IL-ramverk straffar oönskade situationer, vilket resulterar i en mer robust autonom körpolicy REF.
ChauffeurNet: Learning to Drive by Imitating the Best and Synthesizing the Worst
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}