通过同步人类行为数据增强端到端自动驾驶系统（悉尼科技大学）

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本文开创性地探索了在自动驾驶领域内整合细粒度人类监督，以提升系统性能的方法。当前端到端自动驾驶技术的进展通常基于数据驱动，并依赖于给定的专家试验。然而，这种依赖限制了系统的泛化能力和获取人类信任的能力。为了弥补这一差距，本研究提出了一种新颖的方法，即在相同的驾驶场景下同步收集人类驾驶员和机器驾驶员的数据，重点关注眼动追踪和脑电波数据，以指导机器的感知和决策过程。本文利用Carla仿真平台评估了人类行为指导所带来的影响。实验结果表明，利用人类注意力来引导机器注意力可以显著提高驾驶性能。然而，通过人类意图进行指导仍然是一个挑战。本文开创了一个有前景的方向，并展示了利用人类行为指导来增强自动驾驶系统的潜力。 领域背景介绍 本文旨在率先探索将粒度化的人类监督融入蓬勃发展的自动 ………………………………