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

通过使用显著语义地图进行训练期间添加损失项，引导注意力可以改善自动驾驶模型的驾驶质量，并获得更直观的激活图，特别是在数据和计算资源有限的情况下。

Apr, 2024

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

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

本文提出一种基于多任务安全强化学习和社交关注的方法来解决无人驾驶在复杂交通情境下的交通管制问题，模型考虑多种交通极端情况并使用安全监控层来保障安全性。实验结果表明该方法能够有效提高交通安全性和流畅性。

Feb, 2022

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

通过将激光扫描仪和常规相机流在特征级别上融合，以克服泛化和一致性挑战，并引入新的高效实用的栅格占据映射方法及其相关算法，从而动态检测道路的不同障碍，并通过指南针指引可控车辆到另一条路线上以到达目的地。该方法在 CARLA 模拟器城市驾驶基准测试中得到了证明，具有显著效果提升。

Nov, 2022

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。

Sep, 2019

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

本文介绍了一种新的实时多任务网络，包括单目三维物体检测、语义分割和密集深度估计，通过引入任务自适应注意力生成器来解决多任务学习中普遍存在的负迁移问题，并利用硬参数共享方法提高效率，能够同时处理多个任务，尤其是三维物体检测，并保持实时处理速度。经过在 Cityscapes-3D 数据集上的严格优化和深入剖析研究，我们的网络始终优于各种基准模型。

Mar, 2024