May, 2023

超级自动驾驶 AI：面向端到端学习的设计和实现

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TL;DR本研究提出基于深度神经网络的端到端学习自动驾驶系统 SuperDriver AI，该系统学习来自经验丰富的人类驾驶员的驾驶行为和政策，采取驾驶操作并确保路面安全。实验结果表明，该系统在真实行驶场景下运行良好。
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发现论文，激发创造
  • 基于深度学习的端到端自动驾驶：系统性综述

    综述了近期基于机器学习的技术，包括但不限于目标检测、轨迹预测与强化学习，以及对其进行分类和研究趋势，同时指出了该领域的挑战和未来研究方向。

    Aug, 2023

  • 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

  • 端到端驾驶调查：架构与训练方法

    本论文综述了使用机器学习的端到端方法对全自动驾驶进行的实验和研究，讨论了输入和输出模态、神经网络架构和评估方案，着重关注了可解释性和安全性这两方面的挑战，并提出了一种将端到端自动驾驶系统中最有前途的元素结合在一起的架构。

    Mar, 2020

  • 基于深度学习的端到端自动驾驶的最新进展：综述

    该论文综述了端到端自动驾驶技术的最新发展和相关挑战，并探讨了其在实际应用中的重要性和潜在风险。

    Jul, 2023

  • 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

  • 端到端训练和测试的游戏化框架用于学习人类高速公路驾驶

    提出了一种基于游戏的端到端学习和测试框架，通过学习人类驾驶技能，利用 Grand Theft Auto V (GTA V) 游戏中的图像预测车辆的操控值，以实现高速公路驾驶的自主车辆。

    Apr, 2024

  • 无人驾驶汽车的端到端学习

    使用卷积神经网络实现端到端的无人驾驶系统，自动学习所需处理步骤的内部表示，以及如何检测车道等相关功能优化，最终将导致更好的表现和更小的系统

    Apr, 2016

  • 自动驾驶深度学习技术综述

    本文旨在调查深度学习技术在自驾车领域中的最新进展及其强项与局限性，涵盖了基于人工智能的自动驾驶架构、卷积和循环神经网络、深度强化学习范式等内容，以及感知、路径规划、行为仲裁和运动控制算法。同时，重点探讨了当今在设计自动驾驶人工智能架构中所面临的挑战，如安全性、训练数据源和计算硬件等。

    Oct, 2019

  • GAD - 基于生成学习的高清地图无驾驶

    提出一种基于深度学习的方法，将预测、决策和规划模块融合起来，以克服自动驾驶系统中基于规则的方法在真实世界应用中的不足，特别是在城市场景中。所提出的 DNN 模型仅经过 10 小时的人工驾驶数据训练，并且支持市场上所有的批量生产 ADAS 功能。在此论文中，展示了该方法在不对车辆的传感器设置和计算平台进行任何修改的情况下，通过部署到集约的测试车辆上，展示了其可行性、可用性和商业潜力。

    May, 2024

  • 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