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一文讀懂自動駕駛數據閉環(huán)
2021-09-21 18:17:01· 來源：智駕最前沿
4）規(guī)劃：規(guī)劃問題可以是傳統(tǒng)的規(guī)則方法，也可以是強化學習或者模仿學習，其中強化學習也需要數據學習懲罰/獎勵和策略。目前人們關心規(guī)劃的地域化和個性化問題，這個比起感知的類似問題解決起來更加困難，比如激進還是保守地進行換道超車和并道匯入。最近有討論合并預測和規(guī)劃的解決方法，甚至包括地圖定位一起建模，這個沒有數據的“喂養(yǎng)”是很難成立的。
“DSDNet: Deep Structured self-Driving Network”
“End-to-end Interpretable Neural Motion Planner”
“MP3: A Unified Model to Map, Perceive,Predict and Plan”
“Probabilistic Anchor Trajectory Hypotheses For Behavior Prediction”
“VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics From Vectorized Representation”
“Deep Imitation Learning for AV in Generic Urban Scenarios with Enhanced Safety”
“Perceive, Predict, and Plan: Safe Motion Planning Through Interpretable Semantic Rep”
5）控制：應該說，控制的傳統(tǒng)方法相對成熟，不過并不是說數據驅動就沒有價值，實際上規(guī)劃和控制的確集成在一起建模也是大家感興趣的領域，前面提到的強化學習和模仿學習同樣是不錯的解決手段。
“A Fast Integrated Planning and Control framework for AV via Imitation Learning”
“Deep Imitative Models For Flexible Inference, Planning, And Control”
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