Ignition：一种用于训练模拟自动驾驶车辆的端到端监督模型
计算机视觉与模式识别
2018-07-02 v1
摘要
我们介绍Ignition：一种用于在模拟环境中训练无约束自动驾驶车辆的端到端神经网络架构。该模型是ResNet-18的变体，输入为模拟F1赛车前方的图像，输出转向、油门、制动的最优标签。重要的是，我们从未显式训练模型去检测道路特征（如赛道轮廓或与其他车辆的距离）；相反，我们说明这些潜在特征可由网络自动封装。
引用
@article{arxiv.1806.11349,
title = {Ignition: An End-to-End Supervised Model for Training Simulated Self-Driving Vehicles},
author = {Rooz Mahdavian and Richard Diehl Martinez},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.11349},
year = {2018}
}