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使用深度学习方法训练端到端自动驾驶控制器的特征分析和选择
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上传时间: 2021-03-20
详细说明：基于深度学习的方法由于其逼近非线性函数或策略的强大功能，已被广泛用于训练自动驾驶仪的控制器。但是，训练过程通常需要标记较大的数据集，并且要花费大量时间。在本文中，我们分析了特征对使用卷积神经网络（CNN）训练的控制器的性能的影响，从而为减少计算成本提供了特征选择指导。我们使用“开放式赛车模拟器”（TORCS）收集大量数据，并将图像特征分为三类（与天空相关的特征，与道路相关的特征和与道路相关的特征）。然后，我们设计了两个实验框架，以研究每个特征对训练CNN控制器的重要性。第一个框架使用包含所有三个功能的训练数据来训练控制器，然后使用删除了一个功能的数据进行测试，以评估功能的效果。第二个框架是使用排除了一个功能的数据训练的，而所有三个功能都包含在测试数据中。使用两个实验框架，选择了不同的驾驶场景来测试和分析训练有素的控制器。实验结果表明：（1）道路相关特征对于训练控制器是必不可少的；（2）道路相关特征有助于提高控制器对路边信息复杂的场景的通用性；（3）天空相关特征对训练端到端自动车辆控制器的贡献有限。
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