Aug, 2023

基于深度学习的端到端自动驾驶：系统性综述

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TL;DR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。
end-to-end autonomous drivingmachine learning-based techniquesobject detectiontrajectory predictionsreinforcement learning
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 端到端自动驾驶：挑战与前沿

    本文系统分析了 250 多篇论文，涵盖了自主驾驶的动机、路线图、方法论、挑战和未来趋势，并深入探讨了多模态、可解释性、因果混淆、健壮性和世界模型等若干关键挑战，同时讨论了基础模型和视觉预训练的最新进展，以及如何在端到端驾驶框架中整合这些技术。

    Jun, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • 多模态端到端自主驾驶

    本文提出并分析了终端到终端驾驶中，结合 RGB 和深度信息数据的多模态方案，以期提高自动驾驶 AI 模型的性能。通过模拟和条件模仿学习，证明了采用早期融合多模态方案，可以超越采用单模态的性能表现。

    Jun, 2019

  • 超级自动驾驶 AI：面向端到端学习的设计和实现

    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。

    May, 2023

  • 自主导航深度学习应用和方法的最新进展 —— 一份综述

    本综述论文系统地总结了目前应用于自主导航中的端到端深度学习框架，包括障碍物检测、场景感知、路径规划和控制，并分析了最新的研究状况和评估深度学习方法的实施和测试。该论文强调了导航对于机动机器人、自动驾驶车辆和无人机的重要性，并讨论了深度学习方法在自主导航中存在的局限性、挑战和潜在增长领域。该综述为在自主导航和深度学习领域工作的研究人员和实践者提供了有价值的参考资源。

    Feb, 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

    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