蓋世汽車訊 隨著模仿學(xué)習(xí)（IL）和大規(guī)模駕駛數(shù)據(jù)集的進(jìn)步，端到端自動(dòng)駕駛（E2E-AD）近年來取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。目前，基于模仿學(xué)習(xí)的方法已成為主流范式：模型依賴于專家提供的標(biāo)準(zhǔn)駕駛行為，并學(xué)習(xí)如何最小化自身行為與專家行為之間的差異。然而，這種“只像專家一樣駕駛”的目標(biāo)存在泛化能力有限的問題：當(dāng)遇到專家示范分布之外的罕見或未曾見過的長(zhǎng)尾場(chǎng)景時(shí)，由于缺乏先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)，模型往往會(huì)做出不安全的決策。這就引出了一個(gè)根本性的問題：E2E-AD系統(tǒng)能否在沒有任何專家行為監(jiān)督的情況下做出可靠的決策？
據(jù)外媒報(bào)道，特倫托大學(xué)（University of Trento）和中山大學(xué)（Sun Yat-sen University）共同提出了一個(gè)名為風(fēng)險(xiǎn)感知世界模型預(yù)測(cè)控制（Risk-aware World Model Predictive Control，RaWMPC）的統(tǒng)一框架，旨在通過魯棒控制解決這一泛化難題，而無需依賴專家示范。
來源：第一電動(dòng)網(wǎng)
作者：蓋世汽車
本文地址：http://m.cbbreul.com/news/shichang/290812
以上內(nèi)容轉(zhuǎn)載自蓋世汽車，目的在于傳播更多信息，如有侵僅請(qǐng)聯(lián)系admin#d1ev.com(#替換成@)刪除，轉(zhuǎn)載內(nèi)容并不代表第一電動(dòng)網(wǎng)（m.cbbreul.com）立場(chǎng)。
文中圖片源自互聯(lián)網(wǎng)，如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系admin#d1ev.com（#替換成@）刪除。
先估價(jià)再買車，買的放心開的安心
您的詢價(jià)信息
已經(jīng)成功提交我們稍后會(huì)聯(lián)系您進(jìn)行報(bào)價(jià)!
京公網(wǎng)安備
11010502033163號(hào)