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一文讀懂自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)
2021-09-21 18:17:01· 來源：智駕最前沿
4）規(guī)劃：規(guī)劃問題可以是傳統(tǒng)的規(guī)則方法，也可以是強(qiáng)化學(xué)習(xí)或者模仿學(xué)習(xí)，其中強(qiáng)化學(xué)習(xí)也需要數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)懲罰/獎(jiǎng)勵(lì)和策略。目前人們關(guān)心規(guī)劃的地域化和個(gè)性化問題，這個(gè)比起感知的類似問題解決起來更加困難，比如激進(jìn)還是保守地進(jìn)行換道超車和并道匯入。最近有討論合并預(yù)測和規(guī)劃的解決方法，甚至包括地圖定位一起建模，這個(gè)沒有數(shù)據(jù)的“喂養(yǎng)”是很難成立的。
“DSDNet: Deep Structured self-Driving Network”
“End-to-end Interpretable Neural Motion Planner”
“MP3: A Unified Model to Map, Perceive,Predict and Plan”
“Probabilistic Anchor Trajectory Hypotheses For Behavior Prediction”
“VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics From Vectorized Representation”
“Deep Imitation Learning for AV in Generic Urban Scenarios with Enhanced Safety”
“Perceive, Predict, and Plan: Safe Motion Planning Through Interpretable Semantic Rep”
5）控制：應(yīng)該說，控制的傳統(tǒng)方法相對(duì)成熟，不過并不是說數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)就沒有價(jià)值，實(shí)際上規(guī)劃和控制的確集成在一起建模也是大家感興趣的領(lǐng)域，前面提到的強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)同樣是不錯(cuò)的解決手段。
“A Fast Integrated Planning and Control framework for AV via Imitation Learning”
“Deep Imitative Models For Flexible Inference, Planning, And Control”
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