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模仿学习 该存储库提供了论文的Tensorflow实现。 您可以找到经过预训练的网络。 当前的存储库添加了Tensorflow培训代码。 本文中的设置只有几处更改： 我们训练的步数更少（我们执行190k步，本文执行450k步），但这是可配置的。 控制器的分支遵循训练数据的顺序。 我们对输出采用不同的权重超参数（转向，汽油，刹车，速度），因为本文中建议的超参数对我们不起作用。 设置 该存储库使用docker映像。 为了使用它，请安装 。 要生成图像，请使用： docker build --build-arg base_image=tensorflow/tensorflow:1.12.0-gpu -t imit-learn . 如果仅需要CPU映像，请base_image=tensorflow/tensorflow:1.12.0-gpu 。 到目前为止，我们仅使用tensorf

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自动驾驶中的毫米波雷达信号处理

与传统车辆相比，合作和自动驾驶车辆的复杂性成倍增加。一个支持整个开发V周期的集成工具套件对于实现成本和时间效率的开发过程至关重要。在开发阶段，我们为主动安全和自动系统提供了一个最先进的仿真平台。其规模从完整的交通网络，到组件级的仿真工具。对于测试来说，传感器和通信系统的硬件循环测试是必要的，而要测试完整的系统，则需要一个专门的测试环境，对合作和自动驾驶车辆进行快速、安全和可重复的测试。最后，为了验证和性能测试，需要有一个城市、城际和高速公路的测试场地。 PreScan是一个专门的模拟平台，用于设计高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶。系统（ADAS）和自动驾驶。它使制造商能够评估他们的 在广泛的虚拟交通和道路环境中评估他们的智能安全系统设计。环境中评估他们的智能安全系统设计。有了PreScan，先进的车辆传感器、控制装置和警告装置可以 可以设计出远远超出现有安全标准的产品。PreScan包括 功能，如自动交通生成器、GIDAS导入器、IBEO扫描器等。输入器，以加快自动驾驶虚拟场景的生成。

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