训练自动驾驶运动规划器需要何种等级传感器数据？
机器人学
2021-05-27 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
我们研究了训练基于模仿学习的自动驾驶（AV）规划器所需的人类专家演示传感器数据等级。机器学习规划器对训练数据非常渴求，这些数据通常使用配备与自动驾驶操作相同传感器的车辆采集。这种做法成本高且不可扩展。若能改用更廉价的传感器进行采集，数据可用性将提升，这在该领域数据量需求巨大而可用性小的背景下至关重要。我们展示了使用多达1000小时专家演示的实验，发现以10倍低质量数据训练在规划器性能上优于1倍AV等级数据。其重要含义在于廉价传感器确实可被采用。这有助于改善数据获取并推动基于模仿的运动规划领域的民主化。此外，我们对规划器性能相对于感知距离、视场、精度和数据量的敏感性进行了分析，并探讨了低质量数据仍能提供良好规划结果的原因。
引用
@article{arxiv.2105.12337,
title = {What data do we need for training an AV motion planner?},
author = {Long Chen and Lukas Platinsky and Stefanie Speichert and Blazej Osinski and Oliver Scheel and Yawei Ye and Hugo Grimmett and Luca del Pero and Peter Ondruska},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.12337},
year = {2021}
}
备注
Published at 2021 International Conference on Robotics and Automation (ICRA2021)