摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Nature Machine Intelligence, 2023, 5(2): 145-158 Abstract 今天的自动驾驶汽车已经取得了令人印象深刻的驾驶能力,但在长尾情况下仍存在不确定性。用更多的数据训练基于强化学习的自动驾驶算
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Published as a conference paper at ICLR 2021 ABSTRACT 我们研究了表征学习如何在不依赖领域知识或像素重建的情况下,从丰富的观察(如图像)中加速强化学习。我们的目标是学习提供有效下游控制和
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! CVPR Workshops 2022: 4487-4498 Abstract 如今,自动驾驶汽车在我们的道路上朝着未来迈出了卓越的步伐。尽管自动驾驶汽车在封闭条件下表现良好,但它们仍难以应对意外情况。这项调查提供了基于相机、激光雷达、雷
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)Maui, Hawaii, USA, November 4-7, 2018 Ab
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! NeurIPS 2022 Abstract 当前的端到端自动驾驶方法要么基于规划的轨迹运行控制器,要么直接执行控制预测,这已经跨越了两个单独研究的研究领域。鉴于它们彼此潜在的互利,本文主动探索这两个发达领域的结合。具体来说,我们的综合方法
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! CVPR 2020 参考链接:[2020CVPR]使用隐性潜在动作的城市驾驶的端到端无模型强化学习 - 知乎 (zhihu.com) Abstract 强化学习(Reinforcement Learning, RL)的目的是从自身的实验中
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! CoRL 2022 Abstract 出于安全考虑,自动驾驶车辆的大规模部署一直被推迟。一方面,全面的场景理解是必不可少的,缺乏这一点会导致对罕见但复杂的交通情况的脆弱性,例如未知物体的突然出现。然而,从全局环境中进行推理需要访问多种类型
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 2019 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIMEDIA AND EXPO (ICME), pp.1396-1401, (2019) ABSTRACT 由于高速运动模糊和低动态范围,传统的基于帧的相
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Accepted in The 23rd IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (Special Session: Beyond Tradi
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! CVPR 2018 Abstract 事件相机是仿生视觉传感器,可以自然地捕捉场景的动态,过滤掉多余的信息。本文提出了一种深度神经网络方法,该方法可以在具有挑战性的运动估计任务中释放事件相机的潜力:预测车辆的转向角。为了充分利用这种传感器
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 23(6): 4909-4926 (2022) Abstract 随着深度表示学习的发展,强化学习(RL)领域已经成为一个强大的学习框架,现在能够在高维环境中学习复杂的策
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摘要:开源代码学习 gym-carla [Task] random:无目标驾驶 roundabout (only for Town03):驶入环岛即停止的无目标驾驶 [Action] => accel: -3.0~3.0, steer: -0.3~0.3 => throttle: 0.0~1.0, bra
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摘要:[Paper] CARLA: An Open Urban Driving Simulator [Blog] CARLA: An Open Urban Driving Simulator [Web] CARLA Simulator [Documentation] CARLA Documentation
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 1st Conference on Robot Learning (CoRL 2017), Mountain View, United States. Abstract 我们介绍了用于自动驾驶研究的开源模拟器CARLA。CARLA是从头开
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 2019 IEEE INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS CONFERENCE (ITSC), (2019): 2765-2771 Abstract 由于复杂的道路几何形状和多智能体交互,城市自动驾驶决策具
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Presented at the ICML 2017 Workshop on Machine Learning for Autonomous Vehicles Abstract 动态视觉传感器(DVS)和动态有源像素视觉传感器(DAVIS
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! International Conference on Robotics and Automation, (ICRA 2019) Abstract 我们展示了深度强化学习在自动驾驶中的首次应用。从随机初始化的参数中,我们的模型能够使用单个
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! IEEE ACCESS, (2020): 58443.0-58469.0 Abstract 自动驾驶系统(Automated driving system, ADS)承诺提供安全、舒适和高效的驾驶体验。然而,涉及配备ADS的车辆的死亡人数
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