自动驾驶算法—利用深度学习进行端到端运动规划

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过去几个月，我对自动驾驶汽车技术非常感兴趣。你可以将机器学习知识应用于开发自动驾驶汽车堆栈的各个部分，这有无数种可能性。 在这篇文章中，我将带您了解为自主机器人开发端到端运动规划器的过程。这个项目深受 comma.ai在 open pilot 中使用的方法的启发。 自动驾驶的不同方法 开发自动驾驶汽车软件的方法有很多种。模型可以采用端到端训练，也可以采用中间到中间方法训练。以下是一些示例： 端到端行为克隆 ： 在这种方法中，CNN 是端到端训练的。输入是一系列图像或单个图像，输出直接是转向角。当 Nvidia 大规模训练这种类型的神经网络时，这种方法变得流行起来。相关博客可以 在这里 找到。我也致力于实现许多类似的模型。repo 的链接可以 在这里 找到。它包含训练这些模型的分步过程，其中一些是：Nvidia 的模型、Comma AI 的模型 ………………………………