使用单个鱼眼相机的端到端车辆横向控制

卷积神经网络通常用于控制自动驾驶汽车的转向角。大多数情况下，使用多个长程相机来生成横向失效案例。在本文中，我们提出了一种仅使用单个短程鱼眼相机来生成该数据及标签增强的新模型。我们展示了我们的模拟器，以及它如何用作横向端到端控制评估的一致度量。实验在对应于超过 10000 公里和 200 小时开放道路驾驶的自定义数据集上进行。最后，我们在真实世界驾驶场景、开放道路以及一个具有挑战性避障和急转弯的自定义测试轨道上评估了该模型。在基于真实世界视频的模拟器中，最终模型在城市道路上实现了超过 99% 的自主率。