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银河手机APP下载:建立了无需专家论证的算法框架

时间:2021/9/12 11:25:11   作者:   来源:   阅读:20   评论:0
内容摘要:在回答这项研究的重点时,论文第一作者、卡耐基梅隆大学的博士生曹金坤告诉澎湃新闻的记者:“我们正在研究具有挑战性的卡拉(CarLearningtoAct)。在多智能体驾驶仿真环境中,建立了无需专家论证的算法框架,提供了更好的解释性和样本效率。”目前的自动驾驶策略更加基于规则:人们设计特定的驾驶策略。也有很多学者基于“模仿...

在回答这项研究的重点时,论文第一作者、卡耐基梅隆大学的博士生曹金坤告诉澎湃新闻的记者:“我们正在研究具有挑战性的卡拉(Car Learning to Act)。在多智能体驾驶仿真环境中,建立了无需专家论证的算法框架,提供了更好的解释性和样本效率。”目前的自动驾驶策略更加基于规则:人们设计特定的驾驶策略。也有很多学者基于“模仿学习”的方法进行研究,即让车辆模仿人们在不同情况下的驾驶选择。

曹金坤说:“这两种方法都有缺点。前者是不可避免的。一些特定的场景不能被规则很好地覆盖,或者许多度量指标在设置时难以通用。后者的问题是,车辆只能在安全场景下学习人类友好的驾驶策略,而真实场景中的自动驾驶车辆一旦进入学习过程中没有人演示的危险场景,其策略就会改变。程又青完全是一片空白。”

“对比这两种方法,是基于车辆探索的,所以它可以让车辆更普遍地尝试和探索不同的场景。与前两种方法相比,它有优势。如果我们在未来,我希望会有一个开发大规模和更强大的自动驾驶策略的管道。这种基于探索的策略可能至少有一个有益的补充。”完成这一强化学习过程的一个重要基础是数据收集。从视觉场景中直接获取原始数据(如摄像机观测数据)一直是强化学习的难点。这也导致了“原始数据”(基于原始数据)强化学习的进展比“基于状态”(基于状态,指的是agent通过人工定义的干净状态描述来发展策略)要慢得多。

为了满足实际自动驾驶策略的真实性要求,研究团队采用了基于原始数据的方法,只使用了汽车前方的一个深海摄像头的数据,没有使用任何雷达设备。基于这种独特的传感器,被控制的车辆将检测现场的其他车辆。



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