基于随机搜索的对抗模仿学习在变道决策中的应用
机器人学
2021-09-14 v1
摘要
随着高级驾驶辅助系统（ADAS）功能日益复杂，自动驾驶需要能够妥善协调各ADAS功能之间交互与通信的策略。本文提出一种基于无导数优化的模仿学习方法，用于协调合适ADAS功能的决策模块。所提方法能够利用LIDAR数据在多车道高速公路上及时做出决策。基于仿真的评估验证了该方法具有期望的性能。
引用
@article{arxiv.2109.05197,
title = {Adversarial Imitation Learning via Random Search in Lane Change Decision-Making},
author = {Myungjae Shin and Joongheon Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.05197},
year = {2021}
}
备注
Note that this framework is accepted to be published in proceedings of IJCNN 2019 and IJCAI 2019