通过模仿学习获得表达能力!城市地区的端到端自动驾驶

三个要点
✔️ 端到端自动驾驶系统
✔️ 条件模仿学习，表示左右转弯直行。
✔️ 解决业务数据偏差问题

Urban Driving with Conditional Imitation Learning
written by Jeffrey Hawke,Richard Shen,Corina Gurau,Siddharth Sharma,Daniele Reda,Nikolay Nikolov,Przemyslaw Mazur,Sean Micklethwaite,Nicolas Griffiths,Amar Shah,Alex Kendall
(Submitted on  30 Nov 2019 (v1), last revised 5 Dec 2019 (this version, v2))
Comments: Published by NeurIPS 2019.
Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Artificial Intelligence (cs.AI); Machine Learning (cs.LG); Robotics (cs.RO)

文中所有图片和数字均取自上述文章。

概况

英国初创公司Wayve的一篇端到端城市自动驾驶论文现已问世！Wayve在2018年成功地在乡村道路上训练了一套自动驾驶系统。当时，它是基于强化学习（DDPG），并进行了大量的模拟超参数调整，使我们能够在农村道路上进行实车学习。在本研究中，他们专注于模仿学习，它模仿人类的行为。基于考虑指令输入的条件模仿学习，他们成功实现了在比农村道路更复杂的城市道路上的自动驾驶。

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