基于行为克隆的迷你自动驾驶车路径跟随

本文介绍了一种行为克隆方法在自动驾驶车辆路径跟随方面的实现与评估。行为克隆是一种机器学习技术，通过训练神经网络来模仿人类操作员的驾驶行为。利用捕获环境和车辆运动的摄像头数据，神经网络学习预测跟随预定路径所必需的控制动作。迷你自动驾驶车作为测试平台，因其提供了良好的基准。该方法通过直接将驾驶员的动作映射到控制输出，简化了控制系统，避免了复杂算法的使用。我们在 13 米长度的路径上进行了评估实验。结果表明，行为克随能够实现平滑且精确的路径跟随，适用于大型车辆，实现了从小规模实验到实际应用的有效过渡。