ChauffeurNet公司 swMATH ID: 38684 软件作者： Mayank Bansal、Alex Krizhevsky、Abhijit Ogale 描述： ChauffeurNet：通过模仿最佳和综合最差来学习驾驶。我们的目标是通过模仿学习来训练自动驾驶的策略，这种策略足够强大，可以驾驶真实的车辆。我们发现，标准行为克隆不足以处理复杂的驾驶场景，即使我们利用感知系统预处理输入，利用控制器执行汽车上的输出：3000万个示例仍然不够。我们建议让学习者接触以专家驾驶扰动形式出现的合成数据，这会产生有趣的情况，例如碰撞和/或偏离道路。我们不是单纯地模仿所有数据，而是用额外的损失来增加模仿损失，这些损失会惩罚不良事件并鼓励进步——然后扰动会为这些损失提供重要信号，并导致所学模型的稳健性。我们表明，ChauffeurNet模型可以处理模拟中的复杂情况，并提供了烧蚀实验，这些实验强调了我们提出的每个更改的重要性，并表明该模型对适当的因果因素作出了响应。最后，我们演示了在真实世界中驾驶汽车的模型 主页： https://arxiv.org/abs/1812.03079 源代码： https://github.com/Iftimie/ChauffeurNet 相关软件： 卡拉;Deepdrive公司;马德拉斯;OpenAI健身房;RL库 引用于： 2文件 全部的 前5名9位作者引用 1 Cheng，Chih-Hong先生 1 丁大伟 1 塞巴斯蒂安·沃姆·多夫 1 哈桑·埃森 1 马丁·范策尔 1 高银峰 1 刘宇奇 1 张启超 1 赵东斌 连载1篇 1 富兰克林学院学报 在4个字段中引用 2 运筹学、数学规划（90-XX） 1 动力系统和遍历理论（37至XX） 1 计算机科学（68至XX） 1 系统论；控制（93至XX） 按年份列出的引文