端到端的自動駕駛系統(tǒng)只能做demo嗎？
劍橋大學工程系團隊創(chuàng)辦的Wayve憑借機器學習算法，只需要使用攝像頭和基本的衛(wèi)星導航就可以實現(xiàn)自動駕駛汽車在陌生的道路上行駛。
自從2016年，英偉達公開了用于自動駕駛汽車的端到端深度學習技術(shù)之后，已經(jīng)有不計其數(shù)的公司、單位甚至愛好者用此技術(shù)做出自動駕駛的demo。簡單網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，可以實現(xiàn)攝像頭輸入到剎車油門方向盤輸出的直接映射。然而這種低門檻也注定了它可以解決的問題并不多，很難應對具體駕駛環(huán)境上的復雜性。有專家甚至認為端到端不適合開發(fā)實用無人駕駛系統(tǒng)，可以做demo，大規(guī)模商用可能非常困難。
端到端只配做demo嗎？由劍橋大學團隊創(chuàng)辦的Wayve無人駕駛軟件公司卻不這么認為。他們沒有用高精地圖，也沒有用激光雷達等昂貴的傳感器，當然也沒有給汽車手工輸入規(guī)則，只訓練20小時數(shù)據(jù)，就可以在從未跑過的道路上駕駛。
Wayve 研發(fā)團隊認為既然是自動駕駛，就不需要手工編碼一些規(guī)定，要充分的展現(xiàn)其智能的特性。團隊采用了當下大熱的深度學習強化學習算法，建立了一個可以像人類一樣慢慢學習駕駛的自動駕駛系統(tǒng)。
經(jīng)過探索、優(yōu)化和評估三個步驟進行迭代，采用深度確定性策略梯度（Deep deterministic policy gradients，DDPG），來解決車道保持問題。
現(xiàn)有技術(shù)的圖像分類體系結(jié)構(gòu)具有數(shù)百萬個參數(shù)，而Wayve團隊的網(wǎng)絡構(gòu)架是一個深度網(wǎng)絡，有4個卷積層和3個完全連接層，總共只有不到1萬個參數(shù)，所有處理都在汽車GPU上執(zhí)行。
在強化學習仿真測試中，通過隨機生成曲線車道，以及道路紋理和車道標記，然后根據(jù)收集的數(shù)據(jù)優(yōu)化策略，再不斷重復。
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