一種用于自動駕駛汽車速度控制的端到端模仿學(xué)習(xí)系統(tǒng)

Valeo是一家專注于汽車創(chuàng)新的科技公司，最近開發(fā)了一種用于汽車速度控制的端到端仿制學(xué)習(xí)系統(tǒng)。他們的方法在arXiv預(yù)先發(fā)表的論文中概述，使用具有長期短期記憶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)，這是一種可以學(xué)習(xí)長期依賴性的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。

“法雷奧是自動駕駛汽車的傳感器，耳朵和眼睛的世界領(lǐng)導(dǎo)者，并且已經(jīng)取得了多項世界第一，例如最近對我們的Valeo Drive4U車輛的試驗，這是第一輛在巴黎街頭展示的自動駕駛汽車，”進行這項研究的研究人員之一Emilie Wirbel告訴TechXplore。“我的團隊和我在該公司的56個研發(fā)中心之一工作，調(diào)查深度學(xué)習(xí)如何用于更好地決定和控制自動駕駛汽車。這項研究的目的是證明可以處理復(fù)雜的情況通過僅使用相機并從人類駕駛員可以做的事情中學(xué)習(xí)，可以在城市環(huán)境中遇到這種情況。“

由Wirbel及其同事開發(fā)的新系統(tǒng)采用了依賴于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)。該網(wǎng)絡(luò)提供了一個人類操作汽車的演示，這些汽車是從正面攝像頭拍攝的，因此非常類似于駕駛時人們所看到的。

然后訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿駕駛員的動作，特別是重點關(guān)注再現(xiàn)汽車的當(dāng)前速度。例如，當(dāng)輸入圖像包含50千米/小時的速度限制面板時，網(wǎng)絡(luò)確保汽車的速度不會超過50公里/小時。

“當(dāng)我們面前有另一輛車時，人類駕駛員會相應(yīng)減速，網(wǎng)絡(luò)也應(yīng)該學(xué)會這樣做，”Wirbel解釋道。“我們的方法試圖復(fù)制人類學(xué)習(xí)和駕駛的方式。網(wǎng)絡(luò)只接收來自正面攝像機的信息，并且不需要明確的感知，例如，與交通燈或車道相關(guān)，就像人類駕駛員沒有明確的模型，準(zhǔn)確地說明了線條的位置以及它們的形狀。“

在訓(xùn)練他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，Wirbel和她的同事在模擬環(huán)境中對其進行了測試，然后將其集成到真實的汽車中，在具有挑戰(zhàn)性的測試軌道上評估其性能。他們發(fā)現(xiàn)他們的系統(tǒng)有效地應(yīng)對復(fù)雜的情況，在必要時控制汽車的速度(例如在交通錐和急轉(zhuǎn)彎時減速，在障礙物處停下來以及接近警告標(biāo)志時等)。

“我們的研究證明，復(fù)雜的情況，例如工作區(qū)，意想不到的障礙等，只能通過觀察人類會做什么然后在新的類似情況下再現(xiàn)它來處理，”Wirbel說。“這意味著只要我們有足夠的演示數(shù)據(jù)，我們就可以處理人類駕駛員合理處理的用例。這可以用于復(fù)雜的交互情況，結(jié)合更經(jīng)典的方法，使車輛能夠始終如一地做出反應(yīng)而且很聰明。“

Wirbel及其同事設(shè)計的系統(tǒng)取得了非常有希望的成果，很快就可以應(yīng)用于自動駕駛汽車，從而實現(xiàn)更有效的速度控制和更直觀的駕駛。研究人員正在計劃將他們的概念證明擴展到更復(fù)雜的情況，教他們的系統(tǒng)處理與路上其他車輛的更廣泛的交互，以及增加更復(fù)雜的機動，例如改變車道，在十字路口轉(zhuǎn)彎，或者導(dǎo)航環(huán)形交叉路口。

“我們還希望研究系統(tǒng)的可解釋性和與現(xiàn)有自動駕駛汽車的兼容性，向最終用戶解釋網(wǎng)絡(luò)如何感知其環(huán)境及其決策的原因，”Wirbel補充說。“研究路線圖非常廣泛，因此我們參加并參與主要科學(xué)會議，以跟上該領(lǐng)域最新的發(fā)展現(xiàn)狀。我們作為研發(fā)團隊的角色也是為法雷奧的其余部分提供合適的權(quán)利。關(guān)鍵和專業(yè)知識，使我們的概念證明更接近生產(chǎn)。“