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DriveCoT：将思维链推理与端到端驾驶相结合
在本文中，我们收集了一个全面的端到端驾驶数据集，名为 DriveCoT，利用 CARLA 模拟器，通过传感器数据、控制决策和思维过程标签来指示推理过程。我们利用 CARLA 2.0 榜单中的具有挑战性的驾驶场景，提出了一种基于规则的专家策略
PDF3 months ago
自动驾驶端到端中速度和延迟的应对
行为克隆方法在端到端驾驶中的应用，通过收集专家驾驶数据集，模型学习猜测专家在不同情况下会做出什么行为，并表现为低级或中级指令和轨迹。研究发现驾驶速度的差异和延迟会影响模型的性能，同时提出了改变目标标签以减轻延迟影响的解决方法。
PDF7 months ago
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。
PDF10 months ago
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。
PDFa year ago
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。
PDF5 years ago
深度强化学习下的端到端赛车驾驶
本文提出了使用最新的强化学习算法进行端到端驾驶研究，仅使用来自前置摄像头的 RGB 图像，通过异步演员 - 评论家 (A3C) 框架在真实的赛车游戏中学习车辆控制，并在不同的道路结构、图形和物理特性下进行评估。结果表明本方法可以快速收敛和更
PDF6 years ago
带有注意力机制的类脑认知模型在自动驾驶汽车中的应用
本文提出了一种名为带有注意力的脑启发式认知模型 (CMA) 的自动驾驶模型，该模型可以模拟人类视觉皮层和认知空间，结合实时更新的认知地图来实现注意机制和长短期记忆，同时解决了检测自由空间和当前和相邻车道边界、估算障碍物距离和车辆姿态、学习从
PDF7 years ago