Oct, 2022

自主驾驶规划中基于层次模型的模仿学习

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TL;DR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。
model-based generative adversarial imitation learningdense urban self-drivinghierarchical modelclosed-loop evaluation frameworkexpert trajectories
发现论文，激发创造
  • 基于中层输入生成的层次化生成对抗学习在城市环境自动驾驶中的应用

    本文提出了一种基于层次化对抗性模仿学习的架构 hGAIL，该架构可以将车辆的传感器感知直接映射到低层动作，并同时学习到中层的输入表征，实现了无人驾驶车辆的自主导航。

    Feb, 2023

  • 驾驶模拟的多智能体模仿学习

    通过模拟驾驶场景来验证自主车辆的安全性，GAIL 可学习到具有代表性的人类驾驶模型，但在多主体驾驶情境中存在困难，我们通过基于课程学习的参数共享方法扩展 GAIL 以解决这些缺点，PS-GAIL 方法生成的策略在多主体设置下表现优异且能够捕捉人类驾驶员的紧急行为。

    Mar, 2018

  • 通过生成式对抗模仿学习建模人类驾驶行为

    本文提出一种通过学习真实世界中的驾驶示范数据来学习神经驾驶策略的方法，并使用广义博弈对抗模型进行智能驾驶行为生成，同时介绍了解决多智能体驾驶建模中存在的问题的多智能体模型，并描述了奖赏信号修正的 reward augmented imitation learning (RAIL) 和 Burn-InfoGAIL 对潜在变化因素进行解耦的方法。在 NGSIM 实验数据集上，成功地模拟了高速公路上的驾驶行为。

    Jun, 2020

  • 基于分层模仿学习的城市驾驶可解释运动规划器

    本文介绍了一种分层的模仿学习方法，包括一个高层次基于网格的行为规划器和一个低层次的轨迹规划器来增强神经网络的可靠性和稳定性。该方法可以被嵌入到基于规则的架构中，且在封闭回路仿真和实际驾驶测试中表现卓越，特别适用于复杂的城市自动驾驶场景。

    Mar, 2023

  • 多样行为的鲁棒性模仿

    本文提出了一种基于变分自编码器的策略嵌入方法，相比传统的监督学习方法和生成对抗网络的模仿学习，该方法可以从更少的示范数据中学习到更为鲁棒的控制器，并避免了模式坍塌现象。

    Jul, 2017

  • 用生成对抗网络模仿驾驶员行为

    采用生成式对抗模仿学习模型训练递归策略，提高了人类驾驶行为仿真在智能交通系统应用中的准确性，具有较高的实用性。

    Jan, 2017

  • 利用生成对抗模仿学习生成城市车辆轨迹

    该研究提出了一种基于生成对抗性模型（TrajGAIL）的机器学习方法，使用生成建模方法学习城市车辆轨迹数据的潜在分布，从而能够生成与实际车辆轨迹相似的合成轨迹来解决数据稀疏性或数据隐私问题，并在模拟和现实数据集中得到显著的性能提升。

    Jul, 2020

  • 面向分布感知的自主驾驶安全目标预测和符合模型规划

    本文提出了一种基于模块化架构的学车任务分解方法，在障碍感知、目标预测和规划方面均取得了优秀的方法，并在 CARLA 模拟器上实现了最新的优秀结果。

    Dec, 2022

  • Triple-GAIL: 一种基于生成对抗网络的多模态模仿学习框架

    本文提出了一种名为 Triple-GAIL 的新型多模 GAIL 框架，能够从专家演示和连续生成的经验中学习技能选择和模仿，引入辅助技能选择器进行数据增强，从而更好地适应展示者的多模式行为，并在现实驾驶员轨迹和实时策略游戏数据集上，表现出超越前沿性能的实验结果。

    May, 2020

  • 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