中国互联网巨头百度的研究人员最近开发了一个自动调整框架,该框架是专门为基于Apollo自动驾驶平台的数据驱动自动驾驶汽车设计的。该框架发布在arXiv网站上,包括新的强化学习算法和离线训练策略,以及自动收集和标记数据的方法。
自动驾驶运动规划器是一种旨在为目的地设计安全舒适的路径的系统。设计和优化这样的系统,使其能够在不同的驾驶条件下发挥良好的性能,是一项艰巨的任务。目前,来自世界各地几家公司的研究人员正在努力解决这个问题。一位研究人员表示:“自动驾驶汽车的路径规划存在许多具有挑战性的问题。其中一个主要挑战是必须处理数千个不同的场景。通常,我们会定义一个奖励/成本函数调整,它可以适应不同场景的差异。然而,这项任务非常艰巨。”总的来说,奖励成本函数调整需要做大量的工作,而不是研究人员,它还需要在模拟和道路测试中花费大量的资源和时间。此外,随着时间的推移,环境将发生显著变化,驾驶条件将变得越来越复杂,调整路径规划器的性能将变得越来越多困难。研究人员表示:“为了系统地解决这个问题,我们在Apollo自动驾驶框架的基础上开发了一个数据驱动的自动调谐框架。自动调谐是从人类驾驶数据中学习参数。例如,我们想从数据中了解人类驾驶者在遇到障碍物时如何平衡速度和方便驾驶。”
百度开发的自动调优框架包括一种新的强化学习算法,该算法可以从数据中学习,并随着时间的推移提高性能。与大多数逆强化学习算法相比,该框架可以有效地应用于不同的驾驶场景。此外,该框架还包括离线训练策略,为研究人员在公共道路上测试自动驾驶汽车之前调整参数提供了一种安全的方式。此外,它还可以收集专业司机的数据和环境信息,自动标记数据,以便通过强化学习算法分析进行分析。研究人员评估了一个路径规划器,并使用其框架在模拟和公共道路测试中对其进行了调整。与现有方法相比,数据驱动方法能够更好地适应不同的驾驶场景,并在各种条件下保持良好的性能。中国互联网巨头百度的研究人员最近开发了一个自动调整框架,该框架是专门为基于Apollo自动驾驶平台的数据驱动自动驾驶汽车设计的。该框架发布在arXiv网站上,包括新的强化学习算法和离线训练策略,以及自动收集和标记数据的方法。
自动驾驶运动规划器是一种旨在为目的地设计安全舒适的路径的系统。设计和优化这样的系统,使其能够在不同的驾驶条件下发挥良好的性能,是一项艰巨的任务。目前,来自世界各地几家公司的研究人员正在努力解决这个问题。一位研究人员表示:“自动驾驶汽车的路径规划存在许多具有挑战性的问题。其中一个主要挑战是必须处理数千个不同的场景。通常,我们会定义一个奖励/成本函数调整,它可以适应不同场景的差异。然而,这项任务非常艰巨。”总的来说,奖励成本函数调整需要做大量的工作,而不是研究人员,它还需要在模拟和道路测试中花费大量的资源和时间。此外,随着时间的推移,环境将发生显著变化,驾驶条件将变得越来越复杂,调整路径规划器的性能将变得越来越多困难。研究人员表示:“为了系统地解决这个问题,我们在Apollo自动驾驶框架的基础上开发了一个数据驱动的自动调谐框架。自动调谐是从人类驾驶数据中学习参数。例如,我们想从数据中了解人类驾驶者在遇到障碍物时如何平衡速度和方便驾驶。”
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百度开发的自动调优框架包括一种新的强化学习算法,该算法可以从数据中学习,并随着时间的推移提高性能。与大多数逆强化学习算法相比,该框架可以有效地应用于不同的驾驶场景。此外,该框架还包括离线训练策略,为研究人员在公共道路上测试自动驾驶汽车之前调整参数提供了一种安全的方式。此外,它还可以收集专业司机的数据和环境信息,自动标记数据,以便通过强化学习算法分析进行分析。研究人员评估了一个路径规划器,并使用其框架在模拟和公共道路测试中对其进行了调整。与现有方法相比,数据驱动方法能够更好地适应不同的驾驶场景,并在各种条件下保持良好的性能。
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