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end-to-end control
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以强化学习为基础的自主 Formula SAE 车辆控制的赛车之路
探索利用深度强化学习（RL）进行端到端控制的无人驾驶车辆在自主 FS 赛车比赛中的应用，并展示了该方法在模拟环境和实际赛道上的成功应用。
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10 months ago
使用解缠树表示来解析神经策略
本文通过设计一种从紧凑神经策略中抽取树形表示的算法，并引入可解释性度量来评估网络对任务动态的发现能力，进一步量化提取决策路径的准确性和计算跨神经元逻辑冲突，成功应用于多种紧凑网络体系结构，并取得了显著的成果。
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2 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。
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6 years ago
NIPS
端到端控制的空间不确定性采样
本文提出了一种利用特征映射相关性估计不确定性的贝叶斯神经网络用于端到端控制，该方法在传统元素级 dropout 方法上实现了更好的模型拟合和更紧密的不确定性估计。
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6 years ago
从仿真到现实世界的端到端视觉运动控制传递，用于多阶段任务
本文提出了使用端到端的控制方法和领域随机化训练卷积神经网络，实现机器人对多阶段任务的执行。结果表明，此方法在真实环境中能够成功执行任务并推广到新环境。
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7 years ago
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