自动驾驶RL论文阅读

最新推荐文章于 2024-12-21 12:52:53 发布
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分类专栏： 自动驾驶' 文章标签： 自动驾驶
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/davidwillsnow/article/details/90548316
博客提及自动驾驶的深度强化学习框架，还指出RNN/LSTM、HMM/DBN都是基于Bayes Rule和Markov Chain的思想，聚焦于自动驾驶相关的技术原理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Deep Reinforcement Learning framework for Autonomous Driving
RNN/LSTM, HMM/DBN都是基于Bayes Rule+Markov Chain的思想
在这里插入图片描述

自动驾驶论文:MODNet: Motion and Appearance based Moving Object Detection Network for Autonomous Driving
mingo_敏
10-01 716
MODNet: Motion and Appearance based Moving Object Detection Network for Autonomous Driving 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1709.04821.pdf
自动驾驶论文:FisheyeMODNet: Moving Object detection on Surround-view Cameras for Autonomous Driving (2019)
mingo_敏
09-06 1472
FisheyeMODNet: Moving Object detection on Surround-view Cameras for Autonomous Driving 论文链接: https://arxiv.org/pdf/1908.11789v1.pdf 环视鱼眼数据:
一篇关于自动驾驶的论文
06-27
一篇关于自动驾驶的论文，上传上来和大家一起分享。。。
自动驾驶论文
03-10
里面主要有一篇自动驾驶的论文，用python实现的，还有对应的源代码！推荐！
英语论文 基于几何跟踪算法的自动驾驶车辆转向控制系统开发
02-07
Development of Steering Control System for Autonomous Vehicle Using Geometry-Based Path Tracking Algorithm. In this paper, a steering control system for the path tracking of autonomous vehicles is described. The steering control system consists of a path tracker and primitive driver.
汽车自动驾驶技术完整源代码
03-16
而"research-master"可能是一个包含进一步研究资料、实验结果或者相关论文的文件夹，这将有助于我们深入理解自动驾驶的最新进展和挑战。 总的来说，这个压缩包提供的内容对于想要学习和研究自动驾驶技术的人来说是...
通过 RL 微调改善自动驾驶的智体行为
yorkhunter的博客
10-24 954
24年9月来自UCLA和谷歌Waymo的论文“使用强化学习微调改进自动驾驶的智体行为”。
强化学习自动驾驶论文阅读（一）
weixin_45042545的博客
06-14 3151
（一）paper传送门 Guided Policy Search Model-based Reinforcement Learning for Urban Autonomous Driving （二）背景知识 强化学习（RL）---------------------------《Reinforcement Learning：An Introduction》第二版 Gaussian Mixed Model(GMM) --------- https://www.jianshu.com/p/9708bb0676
ICLR 2024自动驾驶论文解读:强化学习与虚实迁移学习
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
12-21 1491
自动驾驶, 强化学习, 迁移学习, 虚实环境, 仿真训练, 模型部署 1. 背景介绍 自动驾驶技术作为人工智能领域的重要应用之一，近年来取得了显著进展。然而，由于复杂的路况环境和多样的驾驶场景，自动驾驶系统的开发仍然面临着诸多挑战。其中，安全可靠、泛化能力强、适应性好是关键问题。
强化学习自动驾驶论文阅读（四）
weixin_45042545的博客
06-25 1434
（一）paper传送门 Reinforcement Learning with Uncertainty Estimation for Tactical Decision-Making in Intersections （二）背景知识 强化学习（RL）-------------------------------《Reinforcement Learning：An Introduction》第二版 Double DQN （DDQN）----------------------https://zhuanlan.
自动驾驶与人工智能研究报告
09-25
概述篇：自动驾驶汽车概述 / 无人驾驶汽车图谱 / 发展图谱 技术篇：自动驾驶汽车关键技术 / 人工智能在自动驾驶汽车的应用 人才篇：人才分布及迁徙 / 代表性研究学者 应用篇：自动驾驶最先运用的行业 趋势篇：自动驾驶全局热点
AMiner：2018年人工智能之自动驾驶研究报告（前沿版)
09-01
1 概述篇 1.1 自动驾驶汽车概述 自动驾驶汽车（Automated Vehicle；Intelligent Vehicle；Autonomous Vehicle；Self-driving Car；Driverless Car）又称智能汽车、自主汽车、自动驾驶汽车或轮式移动机器人，是一种通过计算机实现自动驾驶的智能汽车。 概念篇首先对自动驾驶汽车涉及到的相关概念进行介绍，包括自动驾驶汽车等级标准、智能汽车、无人驾驶汽车等；接着对自动驾驶汽车技术及其技术价值进行概括介绍；重点描绘了国外、国内无人驾驶汽车发展图谱。 自动驾驶汽车等级标准 在介绍自动驾驶汽车之前，我们先来了解一下SAE J3016标准。该标准于2014年由美国SAE International（国际汽车工程师学会）制定，内容如下图所示。该标准将车辆分为Level 0~Level 5共6个级别，并针对道路机动车辆的自动化系统相关条款做了分类和定义。它不但被美国交通运输部采纳为联邦标准，同时也已经成为了全球汽车业界评定自动驾驶汽车等级的通用标准。 无人驾驶汽车 目前对于自动驾驶汽车的研究有两条不同的技术路线：一条是渐进提高汽车驾驶的自动化水平；另一条是“一步到位”的无人驾驶技术发展路线。由SAE J3016标准可以看出，通常大家谈论的无人驾驶汽车对应该标准的Level 4和Level 5级。无人驾驶汽车是自动驾驶的一种表现形式，它具有整个道路环境中所有与车辆安全性相关的控制功能，不需要驾驶员对车辆实施控制。 智能汽车 在我国，与无人驾驶汽车这个术语相关的概念还有智能汽车。相对于无人驾驶汽车概念，智能汽车定义涵盖的范围更广。《中国制造2025》将智能网联汽车定义为指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车内网、车外网、车际网的无缝链接，具备信息共享、复杂环境感知、智能化决策、自动化协同等控制功能，与智能公路和辅助设施组成的智能出行系统，可实现“高效、安全、舒适、节能”行驶的新一代汽车。 自动驾驶技术 无人驾驶技术是对人类驾驶员在长期驾驶实践中，对“环境感知—决策与规划—控制与执行”过程的理解、学习和记忆的物化，如右图所示。 无人驾驶汽车是一个复杂的、软硬件结合的智能自动化系统，运用到了自动控制技术、现代传感技术、计算机技术、信息与通信技术以及人工智能等。本报告会在技术篇进行详解。 自动驾驶技术的价值 无人驾驶汽车之所以受到各国政府前所未有的重视，国内外各院校、研究机构都投入了大量人力、物力，各大车企、科技公司、汽车零部件供应商以及无人驾驶汽车创业公司也纷纷在这个领域进行布局，它主要具有以下价值，如下图所示。 改善交通安全。驾驶员的过失责任是交通事故的主要因素。无人驾驶汽车不受人的心理和情绪干扰，保证遵守交通法规，按照规划路线行驶，可以有效地减少人为疏失所造成的交通事故。 l 实现节能减排。由于通过合理调度实现共享出行，减少了私家车购买数量，车辆绝对量的减少，将使温室气体排量大幅降低。 消除交通拥堵，提升社会效率。自动驾驶汽车可以通过提高车速、缩小车距以及选择更有效路线来减少通勤所耗时间。 个人移动能力更加便利，不再需要找停车场。拉动汽车、电子、通信、服务、社会管理等协同发展，对促进我国产业转型升级具有重大战略意义。
【论文】ROS系统的无人小车自动跟随方案研究
qq_41854911的博客
10-09 4771
本文基于ROS操作系统介绍了一种运动与跟随系统的设计及实现，该跟随系统包括以激光雷达进行全方位角度的距离测量，使用Python语言编写脚本，通过编写激光雷达话题的订阅以及运动话题的发布，完成对目标的运动控制以及对被跟随目标的感知和产生跟随相应的动作。本系统中无论被跟随目标位于跟随机器人的任何方位，均能实现机器人的跟随，无需额外的基站、标签等定位设施，可以减少整个跟随系统成本。基于ROS系统使开发简单快速，适用范围广，具有良好的可移植性和通用性。
深度学习——day5 读论文：（外）面向自动驾驶的深度强化学习：综述
想太多的学习日志
08-29 2013
这篇论文涉及的相关文献与术语非常多，主要是对自动驾驶AD和强化学习RL进行了归纳和总结，可以先看看思维导图这篇论文大概有什么内容，再细看自己感兴趣或了解的部分；反正我就看着挺痛苦，要学的东西也太多！！！！......
自动驾驶文献学习《A Survey of Autonomous Driving: Common Practices and Emerging Technologies》
slender_1031的博客
09-09 8635
这是一篇有关于自动驾驶的综述性很强的论文，发布于2020年4月。全文系统地介绍了自动驾驶系统的发展历史及发展现状，阐述了自动驾驶系统目前面临的困难与挑战，然后依次从自动驾驶系统框架、传感器分类、地图定位、信息感知与评估、路径规划等多个方面，分析比较了现有研究技术方法的优势和不足
自动驾驶BEV&Occupancy论文（五十篇左右）及算法总结
CV_Autobot的博客
05-11 1319
作者|eyesighting 编辑|自动驾驶之星原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/624241501点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我-> 领取自动驾驶近15个方向学习路线>>点击进入→自动驾驶之心『BEV&占用网络』技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文写在前面的话:随着自动驾驶技术的不断发展，从BE...
人工智能 | 自动驾驶与人工智能前沿研究报告（技术篇）
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【自动驾驶】《Multi-modal Sensor Fusion for Auto Driving Perception: A Survey》论文阅读笔记
聿默的博客
05-28 2584
1.摘要 多模态融合是自动驾驶系统感知的一项基本任务，最近吸引了许多研究人员。然而，由于嘈杂的原始数据、未被充分利用的信息以及未对齐的多模态传感器数据，实现相当好的性能并不是一件容易的事。在本文中，我们对现有的基于多模态的自动驾驶感知任务方法进行了文献回顾。一般来说，我们做了详细的分析，包括50多篇利用感知传感器（包括LiDAR和相机）试图解决物体检测和语义分割任务的论文。与传统的融合方法不同的是融合模型的分类方法，我们提出了一种创新的方法，从融合阶段的角度出发，通过更合理的分类法将其分为两个大类，四..
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本文解析Optimal Vehicle Path Planning Using Quadratic Optimization for Baidu Apollo Open Platform，文章发表于IEEE-IV2020，出自百度。方法针对的场景是结构化道路上的因对静态或者低速障碍物的轨迹优化方法。 文章主要论述的内容为： 1）参考线的前处理 2）道路边界的计算 3）基于二次规划的轨迹优化 文章的创新点是结合了Werling et al的解耦思路，降低了计算维度，在选择最优曲线上使用了二次规划的基于优化理论
自动驾驶算法开发
最新发布
06-14
参与行业会议、阅读最新论文以及动手实践是掌握前沿技术的有效途径。 ```python # 示例代码：基于PyTorch的目标检测模型训练 import torch import torchvision # 加载预训练模型 model = torchvision.models....
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