基于LSTM的使用Waymo开放数据集的自动驾驶模型
计算机视觉与模式识别
2020-03-24 v2 机器学习
机器人学
摘要
Waymo开放数据集近期发布，为自动驾驶车辆（AVs）的一些基础挑战（如3D检测与跟踪）提供了众包平台。尽管该数据集提供了大量高质量、多源的驾驶信息，学术界更感兴趣的是Waymo自动驾驶汽车中编程的底层驾驶策略，由于AV制造商的专有保护，该策略无法获取。因此，学术研究者不得不在其模型或仿真中对AV组件做各种假设，这可能无法代表真实交通中的实际交互。为此，本文引入一种基于长短期记忆（LSTM）的模型学习方法，以模仿Waymo自动驾驶模型的行为。所提模型基于平均绝对误差（MAE）进行了评估。实验结果表明，我们的模型在驾驶动作预测上优于若干基线模型。此外，还给出了一个可视化工具用于验证模型性能。
引用
@article{arxiv.2002.05878,
title = {An LSTM-Based Autonomous Driving Model Using Waymo Open Dataset},
author = {Zhicheng Gu and Zhihao Li and Xuan Di and Rongye Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.05878},
year = {2020}
}