学习驾驶模拟器
机器学习
2016-08-04 v1 机器学习
摘要
Comma.ai 的自动驾驶人工智能方法基于一个智能体，该智能体学习克隆驾驶员行为并通过模拟道路上的未来事件来规划操控。本文阐述了我们在驾驶模拟方面的一种研究方法，即学习如何进行模拟。我们在此研究了使用经典和基于生成对抗网络学习得到的代价函数的变分自编码器，用于嵌入道路帧。随后，我们使用动作条件递归神经网络在嵌入空间中学习一个转移模型。我们证明，尽管转移模型是在没有像素空间代价函数的情况下优化的，但我们的方法能够持续预测多帧逼真的视频。
引用
@article{arxiv.1608.01230,
title = {Learning a Driving Simulator},
author = {Eder Santana and George Hotz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.01230},
year = {2016}
}