条件模仿学习和指令增强实现更安全的端到端自动驾驶

MMSep, 2019

条件模仿学习和指令增强实现更安全的端到端自动驾驶

Safer End-to-End Autonomous Driving via Conditional Imitation Learning and Command Augmentation

Renhao Wang, Adam Scibior, Frank Wood

TL;DR本研究提出了基于分离式概率潜变量模型来生成方向盘操控命令的新方法，以实现对自动驾驶汽车进行高层次控制的目的，并扩展了模型以训练对异常方向盘操控命令具有弹性的控制器，达到了在可靠性和可解释性方面均优于当今最先进的技术水平的目的。

Abstract

imitation learning is a promising approach to end-to-end training of autonomous vehicle controllers. Typically the driving process with such approaches is entirely automatic and black-box, although in practice it is desirable to control the vehicle through high-level commands, such as

imitation learning autonomous vehicles neural architecture latent variable model robustness

发现论文，激发创造

基于条件模仿学习的端到端驾驶

本文提出了一种基于高层指令输入的条件性模仿学习方法，使得经过训练的车辆在测试时间内仍然能够遵循导航指令，本文在仿真实验和机器人卡车实验中对各种条件性模仿学习架构进行了评估和实践。

Oct, 2017

使用端到端深度模仿学习的敏捷自主驾驶

我们提出了一种使用低成本传感器进行敏捷越野自主驾驶的端到端模仿学习系统，通过模仿配备高级传感器的模型预测控制器，我们训练了一个深度神经网络控制策略，将原始的高维观测映射到连续的转向和油门命令，这个方法不需要状态估计或实时规划来导航车辆，并通过在线模仿学习克服了协变量漂移方面的挑战，实现了成功的高速越野行驶，匹配了最新的性能水平。

Sep, 2017

基于条件仿真学习的城市驾驶控制

针对自主驾驶中手工制定决策规则的困难，利用易于收集的人类驾驶数据学习行为的能力，同时结合计算机视觉的语义、几何和运动表征，提出了一种基于条件模仿学习的端到端方法，使自动驾驶车辆能够在城区中跟随用户指定的路线，具备横向和纵向控制能力，并且在欧洲城市街道上行驶了 35 公里的新路线。

Nov, 2019

面向端到端自动驾驶的多任务学习与注意力机制

本文提出了一种基于多任务学习和注意力模型的新型自动驾驶条件模仿学习网络，通过解决交通灯反应问题，不仅提高了标准基准测试的成功率，而且具备了响应交通信号的能力。

Apr, 2021

ChauffeurNet：学习最好的驾驶方式，合成最差的驾驶方式

本研究旨在通过模仿学习训练一个自动驾驶策略，以使其足够强大以驾驶真实汽车。为了应对复杂的驾驶场景，我们建议在专家的驾驶基础上引入扰动来合成数据，并使用额外的损失函数强化模型。实验证明这种模型能够在模拟环境中适应复杂的驾驶场景，并能够在真实环境下驾驶汽车。

Dec, 2018

城市环境下驾驶的有条件能力学习

该研究提出了一种基于直接感知的自主驾驶方法，在城市环境中能够根据高级方向输入进行自主导航，同时能够识别交通信号灯和速度标志，降低车辆事故率。

Jun, 2018

利用相机和激光雷达数据进行自监督模仿学习的端到端驾驶

该论文提出了第一种无监督学习框架 self-supervised imitation learning (SSIL)，该框架可以在没有使用驾驶命令数据的情况下学习 E2E 驾驶网络，并且与监督学习对照组具有可比较的 E2E 驾驶准确性。

Aug, 2023

通过学习端到端的视觉关注来解释自动驾驶

通过使用注意力模型来提高 CARLA 驾驶模拟器的性能，同时通过模仿学习训练代理人来解释自动驾驶中深度学习无法解释的决策问题。

Jun, 2020

自主驾驶规划中基于层次模型的模仿学习

使用 MGAIL 在密集城市自动驾驶方面进行了第一次大规模应用，通过使用分层模型和经过现实汽车采集的经验轨迹进行性能度量，并结合闭环 MGAIL 损失和开环行为克隆损失实现了稳健的导航策略。

Oct, 2022

学习驾驶模拟器

通过使用变分自编码器和条件递归神经网络，本文研究了一种新的自动驾驶汽车仿真方法，通过学习驾驶员行为的克隆，并通过模拟道路中未来的事件来规划车辆行驶路线，在不涉及像素空间成本函数的情况下优化转换模型，并且我们的方式可以在几帧内持续预测逼真的视频。

Aug, 2016