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End-to-End Autonomous Driving과 관련된 다양한 게시물은Introduction에서 확인하실 수 있습니다. Imitation Learning (IL)Expert action을 모방하여 에이전트가 정책(policy)을 학습하는 방법.핵심 개념: 전문가가 주행하며 만든 궤적 데이터를 기반으로 학습.목표: agent policy $\pi$가 expert_policy $\pi_\beta$와 일치하도록 학습.출력 형태: 계획된 궤적(trajectory) 또는 제어 신호(control signals).Supervised Learningopen-loop 형태의 평가가 적절.데이터조향각 제어 같은 라벨 달린 reference data 필요보지 못한 상황에 노출되면 distribution 정보가 학습..

End-to-End Autonomous Driving과 관련된 다양한 게시물은Introduction에서 확인하실 수 있습니다. E2E 자율주행의 발전 과정 및 연구 동향ALVINN (1988)카메라와 레이저 거리 측정 데이터를 기반으로 한 초기 신경망 모델.이후 NVIDIA는 GPU 컴퓨팅 시대에 맞춰 해당 개념을 부활시켜 엔드 투 엔드 CNN 시스템을 개발했습니다.E2E 기반 자율주행 시스템 연구 진행 (~2018)Imitation Learning과 Reinforcement Learning의 발전으로 자율주행 기술이 크게 향상.Imitation Learning에서는 (sensor-control) direct policy learning으로 자율주행 모델을 학습함.상대적으로 모델 구현이 간단하며, Bbo..