Som en del av en komplett programvara stack för autonom körning, NVIDIA har skapat ett neuralt nätverk-baserat system, känd som PilotNet, som ger styrvinklar givna bilder av vägen framåt. PilotNet utbildas med hjälp av vägbilder parade med styrvinklar som genereras av en människa som kör en data-insamlingsbil. Den härleder den nödvändiga domänkunskapen genom att observera mänskliga drivkrafter. Detta eliminerar behovet av mänskliga ingenjörer att förutse vad som är viktigt i en bild och förutse alla nödvändiga regler för säker körning. Vägtester visade att PilotNet framgångsrikt kan utföra körfältshållning i en mängd olika körförhållanden, oavsett om körfältsmarkeringar finns eller inte. Målet med det arbete som beskrivs här är att förklara vad PilotNet lär sig och hur det fattar sina beslut. I detta syfte utvecklade vi en metod för att bestämma vilka delar i vägbilden som mest påverkar PilotNets styrbeslut. Resultaten visar att PilotNet verkligen lär sig att känna igen relevanta objekt på vägen. Förutom att lära sig de uppenbara funktioner som körfältsmarkeringar, kanter på vägar och andra bilar, PilotNet lär sig mer subtila funktioner som skulle vara svårt att förutse och program av ingenjörer, till exempel buskar som kantar kanten av vägen och atypiska fordon klasser.
Till exempel, Nvidias PilotNet REF, ett konvolutionellt neuralt nätverk som utlöser styrvinkel ges en bild, utbildades för att efterlikna mänskliga förares reaktion på visuell input med demonstrationer som samlats in i verkliga vägtester.
Explaining How a Deep Neural Network Trained with End-to-End Learning Steers a Car
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}