基于视觉里程计的车辆控制自监督转向角预测
计算机视觉与模式识别
2021-03-23 v1
摘要
用于自动驾驶汽车的基于视觉的学习方法主要使用需要大量标签进行训练的监督方法。然而，这些标签通常难以获取且成本高昂。在本文中，我们展示了如何以完全自监督的方式，利用通过视觉里程计方法估计的相机位姿来训练一个控制车辆轨迹的模型。我们提出了一种可扩展的框架，其利用放置在汽车前部的相机设置从多次不同行驶中获得的轨迹信息。在 CARLA 模拟器上的实验结果表明，我们提出的方法性能与有监督训练的模型相当。
引用
@article{arxiv.2103.11204,
title = {Self-Supervised Steering Angle Prediction for Vehicle Control Using Visual Odometry},
author = {Qadeer Khan and Patrick Wenzel and Daniel Cremers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.11204},
year = {2021}
}
备注
Accepted at International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2021