使用AutoDRIVE生态系统实现自主算法的Sim2Real迁移
机器人学
2024-09-11 v2
摘要
工程界目前在开发能以最小代价从仿真迁移到现实的智能交通算法方面遇到重大挑战。这可以通过使用域自适应方法使算法鲁棒化，和/或通过采用前沿工具无缝支持该目标来实现。本工作提出AutoDRIVE，一个公开可及的数字孪生生态系统，旨在促进与自动驾驶技术相关的信息物理解决方案的协同开发、仿真与部署；并聚焦于利用所提生态系统弥合面向自主的仿真到现实（sim2real）鸿沟。本文中，我们广泛探讨该生态系统的建模与仿真方面，并通过展示两种候选自主算法从仿真到现实的顺利过渡来证实其效能以支持我们的主张：（i）使用概率机器人方法的自主泊车；（ii）使用深度模仿学习的行为克隆。这些案例研究的结果进一步巩固了AutoDRIVE作为推进自动驾驶技术前沿的宝贵工具的可信度。
引用
@article{arxiv.2307.13272,
title = {Towards Sim2Real Transfer of Autonomy Algorithms using AutoDRIVE Ecosystem},
author = {Chinmay Vilas Samak and Tanmay Vilas Samak and Venkat Krovi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.13272},
year = {2024}
}
备注
Accepted at AACC/IFAC Modeling, Estimation and Control Conference (MECC) 2023