Aug, 2023

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

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TL;DR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。
autonomous drivingend-to-end drivingself-supervised learninge2e driving accuracypseudo steering angle data
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • SelfD: 从网络数据中自学习的大规模驾驶策略

    介绍了 SelfD，一个利用海量在线图片的可扩展驾驶学习框架，使用半监督训练来从未标记数据中学习后效代理。通过利用伪标记步骤进行数据增强，SelfD 表现出可靠的驾驶性能，无需额外的数据收集或注释工作。

    Apr, 2022

  • 条件模仿学习和指令增强实现更安全的端到端自动驾驶

    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

  • 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

  • 通过模仿强化学习教练实现端到端城市驾驶

    通过强化学习教练，我们的端到端自主驾驶智能体实现了与人类专家水平接近的表现，其能够通过鸟瞰图像实现连续的低级别操作，提供可靠的监督信号，从而在 NoCrash-dense 基准测试和 CARLA LeaderBoard 公共路线方面达到了最先进的性能。

    Aug, 2021