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ICML
自主车辆能否识别并适应分布变化？
本文提出了一种新的方法，名称为稳健仿真规划（RIP），可以检测和适应一些分布的偏移，减少 OOD 场景中的自信和灾难性外推。如果模型的不确定性太高，建议采用反馈机制，同时引入一个自动驾驶汽车新场景基准测试（CARNOVEL）来评估驾驶代理的
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4 years ago
自适应压力测试模拟中的有效自主验证
为了解决使用 DRL solver 的这两个主要问题，我们使用了循环神经网络，该神经网络具有连续空间中的一组初始条件，并且可以跨越整个初始条件空间进行推广，从而使得解决方案具有鲁棒性和高效性。
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5 years ago
面向安全自主驾驶：捕获深度神经网络中激光雷达三维车辆检测的不确定性
为了保证自动驾驶汽车在公共道路上行驶安全，本文提出了一种基于 Lidar 点云的三维汽车探测器的概率检测方法，可以可靠地表示分类和定位任务中的外在和内在不确定性，并通过建模内在不确定性来提高检测精度 1％- 5％。
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6 years ago
CVPR
自主车辆目标检测无需担心对抗样本
本文通过实验表明，目前物理对抗样本的构造不能影响到从不同距离和角度的拍摄图像，因为对抗扰动的特性对观察图像的尺度非常敏感，因此自动车只会从小范围内的距离错判停止标志。此外，研究还提出了：是否可以构造对许多或大多数观看条件都具有对抗性的例子，
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7 years ago
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