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2D 自动驾驶汽车的增强型深度 Q 学习：在自定义的跟踪环境中实施和评估
本研究实现了一种用于自动驾驶汽车的深度 Q 学习网络（DQN），在二维（2D）自定义赛道上，旨在改进 DQN 网络的性能。通过使用 Pygame 开发自定义驾驶环境并设计和实现 DQN 模型，该算法利用汽车上安装的 7 个传感器收集与赛道之
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5 months ago
利用扩散生成驾驶场景
本文描述了一种基于学习的交通场景生成方法，旨在模拟自动驾驶汽车的感知系统输出。通过在传输中聚合物体检测，我们的 “场景扩散” 系统直接创建真实而物理上可行的代理离散边界框组合。我们展示了我们的场景生成模型能够适应美国不同地区，从而产生捕捉每
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a year ago
用基于能量模型控制转向
本研究对比了使用隐式行为克隆的基于能量模型和明示基线方法在同一神经网络骨干结构下对真实自动驾驶汽车转向控制的表现，结果显示能量模型在安全驾驶干预方面表现类似，但会导致更高的颤动。问题的解决需要使用两种方法改善平稳性。与简单回归相比，能量模型
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a year ago
无人驾驶汽车的端到端学习
使用卷积神经网络实现端到端的无人驾驶系统，自动学习所需处理步骤的内部表示，以及如何检测车道等相关功能优化，最终将导致更好的表现和更小的系统
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8 years ago
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