面向自动驾驶的多模态专家网络
机器人学
2020-09-21 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
从传感数据进行的端到端学习在自动驾驶中已展现出有前景的结果。虽然使用多种传感器可增强对世界的感知并应带来自动驾驶车辆更鲁棒和可靠的行为，但训练和部署此类网络具有挑战性，在所考虑的设置中至少遇到两个问题。其一是计算复杂度随传感设备数量而增加。其二是网络对最简单且信息量最大的输入过拟合的现象。我们通过一种新颖、精心定制的多模态专家网络架构解决这两个挑战，并提出多阶段训练流程。该网络包含一个门控机制，其在每个推理时间步使用混合离散-连续策略选择最相关的输入。我们在配备三个摄像头和一个 LiDAR 的 1/6 比例卡车上验证了所提方法的合理性。
引用
@article{arxiv.2009.08876,
title = {Multi-modal Experts Network for Autonomous Driving},
author = {Shihong Fang and Anna Choromanska},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.08876},
year = {2020}
}
备注
Published at the International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2020