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。
2023-03-02 16:47:03
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输入是转向角（度） 输出是侧滑角 (beta) 和偏航率 (r) 参数有车辆质量、前后轮侧偏刚度、重心位置等
2022-11-05 19:44:30
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