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自主 Formula SAE 车辆的局部路径跟踪的深度强化学习
使用深度强化学习（DRL）和逆强化学习（IRL）将局部观察到的锥体位置映射到期望的转向角度以进行赛道跟踪。两种先进算法，软演员批评（SAC）和对抗逆强化学习（AIRL），在代表性模拟中训练模型。在仿真和现实世界中进行的测试表明，这两种算法都
PDF6 months ago
深度动力学：基于物理知识的神经网络车辆动力学建模
该研究论文介绍了一种用于模拟自动赛车车辆动力学的物理知识神经网络（PINN），它通过物理系数估计和动力学方程准确预测高速下的车辆状态，并包含了一个独特的物理约束层来确保内部系数估计保持在其标称物理范围内，相关实验表明该方法对于建模赛车车辆动
PDF7 months ago
一个自动化的学生方程式赛车的导航系统与 ROS 2 一同竞速
使用 ROS 2 开源导航系统与传统自定义程序对比研究，为自动驾驶竞赛降低门槛并提供教程。
PDF7 months ago
er.autopilot 1.0：高速椭圆赛车全自主系统堆栈
Indy Autonomous Challenge (IAC) 中的 TII EuroRacing (TII-ER) 队使用了完整的软件架构，可以避开静态障碍物、主动超越并达到超过 75 m/s (270 km/h) 的速度；此研究还探讨了
PDF8 months ago
使用高斯过程进行自动赛车车辆动力学建模
本研究针对 F1TENTH 竞赛平台，构建了动态和扩展运动模型，并进行了 400 多项实验以研究核选择、样本量、赛道布局、比赛路线和速度曲线对学习到的 GP 回归模型的准确性和泛化能力的影响。
PDFa year ago
感知、想象、行动：多模态感知改进基于模型的自主竞赛强化学习
该研究提出了一种自监督传感器融合技术，将自身视觉 LiDAR 和 RGB 相机观测数据相结合，应用于模型驱动的强化学习领域，通过提高状态估计来改善其准确性，并在零样本场景下验证了其有效性。
PDFa year ago
博弈论目标空间规划
本文通过提出基于游戏理论规划者的智能车辆监管方案，并结合后悔最小化技术，用以优化智能车辆的胜率，实现多智能体环境下的自主行驶。
PDF2 years ago
高速多车自主赛车的运动规划与控制
本文提出了一种多层次的运动规划和控制架构，用于自主驾驶赛车，能够避开静态障碍物，执行主动超车，并达到超过 75 m /s 的速度。
PDF2 years ago
ICML在潜空间中通过规划解决自动驾驶赛车挑战
本研究实现自主赛车，利用 U-Net 模型实现道路切分、可变自编码器编码路面二进制掩模、最近邻搜索策略确定最佳动作，获得了最小违法行为的最短用时。
PDF2 years ago
Learn-to-Race Challenge 2022: 自主赛车中的安全学习和跨领域泛化基准测试
本文介绍了 L2R 2.0 自动驾驶比赛基准测试，通过多模态感知的强化学习方法在复杂的赛道环境中测试模型的安全、性能和泛化能力。
PDF2 years ago
ICCVYOLO-Z: 自动驾驶车辆中改进 YOLOv5 小物体检测
本文研究了如何通过修改 YOLOv5 模型的结构和参数来提高其在自动驾驶赛车中检测小目标的性能，最终提出了一系列新模型 YOLO-Z，并取得了最多 6.9％的 mAP 改进。
PDF3 years ago
自主驾驶赛车的准确、低延迟视觉感知：挑战、机制和实用解决方案
本论文介绍了将最先进的计算机视觉算法应用于自动驾驶赛车的实际挑战和解决方案，包括基于 YOLOv3 的物体检测，姿态估计和双目 / 单目视觉摄像头的时间同步，强调了适用于赛车领域的感知卷积神经网络的修改，姿态估计所使用的损失函数的改进以及亚
PDF4 years ago
自主赛车的非合作博弈方法
本篇研究提出一种基于非合作非零和博弈的方法，将赛车决策的制定作为一种博弈模型，其中包括考虑碰撞规避和考虑非静态赛道约束等方面。这三个游戏分别考虑了不同的碰撞约束和回报机制，并证明了所提出的策略在模拟实现中可以成功地生成多种有趣的赛车行为形式
PDF7 years ago