論文の概要: A Survey of End-to-End Driving: Architectures and Training Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06404v2
- Date: Tue, 2 Mar 2021 13:55:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-24 02:08:16.370501
- Title: A Survey of End-to-End Driving: Architectures and Training Methods
- Title（参考訳）: エンド・ツー・エンド運転に関する調査:アーキテクチャと訓練方法
- Authors: Ardi Tampuu, Maksym Semikin, Naveed Muhammad, Dmytro Fishman and
Tambet Matiisen
- Abstract要約: 私たちは、運転パイプライン全体を1つのニューラルネットワークに置き換える、いわゆるエンドツーエンドの自動運転アプローチについて、より深く検討しています。
本稿では,エンド・ツー・エンド駆動文学における学習方法,入力・出力モダリティ,ネットワークアーキテクチャ,評価スキームについてレビューする。
我々は、エンドツーエンドの自動運転システムの最も有望な要素を組み合わせたアーキテクチャでレビューを締めくくります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9449650062296824
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous driving is of great interest to industry and academia alike. The
use of machine learning approaches for autonomous driving has long been
studied, but mostly in the context of perception. In this paper we take a
deeper look on the so called end-to-end approaches for autonomous driving,
where the entire driving pipeline is replaced with a single neural network. We
review the learning methods, input and output modalities, network architectures
and evaluation schemes in end-to-end driving literature. Interpretability and
safety are discussed separately, as they remain challenging for this approach.
Beyond providing a comprehensive overview of existing methods, we conclude the
review with an architecture that combines the most promising elements of the
end-to-end autonomous driving systems.
- Abstract（参考訳）: 自動運転は産業やアカデミアにも大きな関心がある。
自動運転への機械学習のアプローチの使用は長い間研究されてきたが、主に知覚の文脈で研究されている。
本稿では、運転パイプライン全体を1つのニューラルネットワークに置き換える、いわゆるエンドツーエンドの自動運転アプローチについて、より深く検討する。
本稿では,エンド・ツー・エンド駆動文学における学習方法,入出力モード,ネットワークアーキテクチャ,評価スキームについて概説する。
解釈可能性と安全性は別々に議論され、このアプローチは依然として困難である。
既存手法の包括的な概要を提供する以外に、エンドツーエンドの自動運転システムの最も有望な要素を組み合わせたアーキテクチャでレビューを締めくくります。
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