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CVPR 2020：如何構(gòu)建健壯的駕駛策略

2020-06-24 09:43

德國(guó)蒂賓根大學(xué)馬克斯·普朗克智能系統(tǒng)研究所計(jì)算機(jī)科學(xué)系 Andreas Geiger 教授在CVPR 2020自動(dòng)駕駛分論壇中,作了題為“構(gòu)建健壯的駕駛決策”報(bào)告。

視頻中介紹了兩種有關(guān)通過(guò)學(xué)習(xí)強(qiáng)大駕駛策略的最新研究結(jié)果,這些策略能使CARLA仿真器具有最先進(jìn)的性能。

為了概括各種條件,通常我們利用多種類(lèi)型的特定于情境的推理和學(xué)習(xí)策略。受此觀察結(jié)果的啟發(fā),該團(tuán)隊(duì)首先提出了一個(gè)新的框架,以學(xué)習(xí)一種情境駕駛策略,可以有效地捕捉各種情況下的推理,并在CARLA駕駛基準(zhǔn)和最先進(jìn)的性能方面達(dá)到98%的成功率。

視頻的第二部分討論了模仿學(xué)習(xí)中的協(xié)變量偏移問(wèn)題。解決該問(wèn)題,大多數(shù)用數(shù)據(jù)聚合技術(shù)的綜合性能都較差,Andreas教授團(tuán)隊(duì)提出了一種在經(jīng)驗(yàn)上具有更好的泛化性能的新穎方法。關(guān)鍵思想是根據(jù)收集到的策略數(shù)據(jù)提供給所對(duì)應(yīng)的學(xué)習(xí)策略使用,對(duì)關(guān)鍵狀態(tài)進(jìn)行采樣,并合并一個(gè)重放緩沖區(qū),該緩沖區(qū)逐漸集中于策略狀態(tài)分布的高不確定性區(qū)域。

該方法在CARLA NoCrash基準(zhǔn)上進(jìn)行了評(píng)估,重點(diǎn)關(guān)注行人和車(chē)輛密集的最具挑戰(zhàn)性的駕駛場(chǎng)景,實(shí)現(xiàn)了87%的專(zhuān)家性能,同時(shí)還無(wú)需使用任何其他方式就將碰撞率降低了一個(gè)數(shù)量級(jí)。

Andreas教授的研究得出了很多有意義的結(jié)論:模仿型學(xué)習(xí)算法無(wú)法捕捉到駕駛的復(fù)雜性,數(shù)據(jù)增強(qiáng)很重要,但在自動(dòng)駕駛中很容易過(guò)度使用,需要更好的專(zhuān)家并且需要改進(jìn)模擬系統(tǒng)的天氣場(chǎng)景,讓駕駛策略更完善。。