2. prosince 2022
Řečník · 0 sledujících
Řečník · 0 sledujících
Řečník · 0 sledujících
Řečník · 0 sledujících
Řečník · 0 sledujících
End-to-end autonomous driving provides a feasible way to automatically maximize overall driving system performance by directly mapping the raw pixels from a front-facing camera to control signals. Recent advanced methods construct a latent world model to map the high dimensional observations into compact latent space. However, the latent states embedded by the world model proposed in previous works may contain a large amount of task-irrelevant information, resulting in low sampling efficiency and poor robustness to input perturbations. Meanwhile, the training data distribution is usually unbalanced, and the learned policy is hard to cope with the corner cases during the driving process. To solve the above challenges, we present a semantic masked recurrent world model (SEM2), which introduces a latent filter to extract key task-relevant features and reconstruct a semantic mask via the filtered features, and is trained with a multi-source data sampler, which aggregates common data and multiple corner case data in a single batch, to balance the data distribution. Extensive experiments on CARLA show that our method outperforms the state-of-the-art approaches in terms of sample efficiency and robustness to input permutations.End-to-end autonomous driving provides a feasible way to automatically maximize overall driving system performance by directly mapping the raw pixels from a front-facing camera to control signals. Recent advanced methods construct a latent world model to map the high dimensional observations into compact latent space. However, the latent states embedded by the world model proposed in previous works may contain a large amount of task-irrelevant information, resulting in low sampling efficiency an…
Účet · 961 sledujících
Profesionální natáčení a streamování po celém světě.
Prezentace na podobné téma, kategorii nebo přednášejícího
Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %
Yixing Xu, …
Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %
Yuwei Fu, …
Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %
Judy Gan, …
Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %
Lei Li, …
Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %
Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %