Deep-Imitation-Learning-for-Autonomous-Driving-Vehicles:自动驾驶汽车已经引起了学术界(例如牛津,麻省理工学院)和工业界(例如Google,特斯拉)的极大兴趣。 但是,由于普遍的知识,我们发现直接实现全自动驾驶(SAE 5级)非常困难。 为了解决这个问题,深度模仿学习是一种有前途的解决方案,可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中,我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制(例如转向角,速度)。 我们使用了Udacity(https

上传者: 42131443 | 上传时间: 2023-03-02 16:47:03 | 文件大小: 14KB | 文件类型: ZIP
自主驾驶车辆的深度模仿学习 自动驾驶汽车已经引起了学术界(例如牛津,麻省理工学院)和工业界(例如Google,特斯拉)的极大兴趣。 但是,由于普遍的知识,我们发现直接实现全自动驾驶(SAE 5级)非常困难。 为了解决这个问题,深度模仿学习是一种有前途的解决方案,可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中,我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制(例如转向角,速度)。 我们使用了Udacity( )提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。

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[{"title":"( 10 个子文件 14KB ) Deep-Imitation-Learning-for-Autonomous-Driving-Vehicles:自动驾驶汽车已经引起了学术界(例如牛津,麻省理工学院)和工业界(例如Google,特斯拉)的极大兴趣。 但是,由于普遍的知识,我们发现直接实现全自动驾驶(SAE 5级)非常困难。 为了解决这个问题,深度模仿学习是一种有前途的解决方案,可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中,我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制(例如转向角,速度)。 我们使用了Udacity(https","children":[{"title":"Deep-Imitation-Learning-for-Autonomous-Driving-Vehicles-main","children":[{"title":"play_recordings.py <span style='color:#111;'> 695B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"models.py <span style='color:#111;'> 8.59KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"utils.py <span style='color:#111;'> 3.08KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"fit_with_generators.py <span style='color:#111;'> 6.90KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"evaluator.py <span style='color:#111;'> 5.43KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"preprocess_data.py <span style='color:#111;'> 1.80KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"plot_graphs.py <span style='color:#111;'> 486B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"data_generator.py <span style='color:#111;'> 2.40KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 729B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"data_preprocessor.py <span style='color:#111;'> 5.48KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

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