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Scenic: 一种情景描述和场景生成语言
本文提出了一种新的概率编程语言，用于设计和分析感知系统，特别是基于机器学习的系统，在处理罕见事件、测试性能和调试故障方面能够发挥作用；我们将其称为 Scenic，并将其应用于自动驾驶汽车和机器人等系统中，以描述场景。
PDF6 years ago
利用单鱼眼摄像头进行车辆横向端到端控制
本文提出了一种新颖的模型，使用一个短程鱼眼摄像头生成数据和标签增强来控制自动驾驶汽车的转向角，我们的模拟器可以用作一致的度量指标来评估端到端控制，实验表明该模型能够在大多数道路情况下实现超过 99％的自主性。
PDF6 years ago
有礼貌的自动车
本研究提出自动驾驶汽车在优化行车安全、效率和质量的同时，需要考虑对互动驾驶人的礼貌及其对其他驾驶人造成的影响，并以此为目标进行优化。在多种场景下，礼貌的自动驾驶汽车能够更好地适应人类行为的不确定性，同时更好地解释真实的驾驶行为。
PDF6 years ago
拼车中人类满意度作为最终目标
研究表明，当寻求最佳的车辆乘客分配和路线确定时，用户满意度应该是主要目标之一，因此发展了一种实用算法来提高用户满意度，并优于具有更简单满意度模型的最优化分配算法。
PDF6 years ago
路口转移型行人运动预测模型
研究自动驾驶汽车在交叉口附近准确预测行人运动的能力，提出了基于逆强化学习的可转移行人运动预测算法，并且通过实验表明，该算法在传输任务中的精度提高了 16%。
PDF6 years ago
DARTS：用有毒标志欺骗自动驾驶汽车
本文介绍 DARTS（Deceiving Autonomous caRs with Toxic Signs）攻击，该攻击将有毒交通标志引入自动驾驶车辆的交通标志识别系统，包括 Out-of-Distribution 攻击和 Lenticul
PDF6 years ago
您是否希望您的自动驾驶汽车像您一样驾驶？
本研究测试了用户对自动驾驶汽车采用何种驾驶风格的偏好，并发现用户倾向于更为保守的驾驶风格。研究结果表明，用户对于所处的具体驾驶情境有不同的偏好，为学习个性化驾驶风格提供了新的契机。
PDF6 years ago
DeepTest: 深度神经网络驱动的自动驾驶汽车自动化测试
本文介绍了 DeepTest，一个系统的测试工具，可以自动侦测潜在的导致致命碰撞的深度学习驱动车辆的错误行为，通过生成最大化激活神经元数量的测试输入，并利用现实世界变化的驾驶条件（例如雨、雾、照明条件等）来自动生成测试用例，能够发现许多在
PDF7 years ago
卷积编解码神经网络实现一步时变视频未来帧预测
本文讨论了使用卷积神经网络预测自主汽车，无人机和其他机器人的未来出现，实现了可以在任意时间预测未来外观的功能。
PDF7 years ago
寻找失物：为自动驾驶车辆探测小型道路障碍物
本文提出了一种基于立体视觉的方法，通过对立体图像数据上的离散度空间进行统计假设检验，评估独立局部贴片上的自由空间和障碍假设，能可靠地检测 moving vehicle 上的小障碍物，不依赖于全局道路模型，在对象和像素级别上优于所有考虑的基线
PDF8 years ago