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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..

End-to-End Autonomous Driving과 관련된 다양한 게시물은Introduction에서 확인하실 수 있습니다. 시스템을 모듈화하지 않고 센서 입력부터 제어출력까지 단일 신경망을 통해 시스템을 개발하는 방식엔드 투 엔드(E2E) 자율주행 시스템은 기존의 모듈화된 자율주행 시스템과는 달리, 센서 입력에서 제어 출력까지 하나의 신경망을 통해 학습 및 최적화하는 방식.인지(Perception), 예측(Prediction), 계획(Planning), 제어(Control) 등 자율주행의 전 과정을 통합적으로 처리함.조금 더 직관적이고 인간 운전자가 운전을 하는 방식과 유사하게 자율주행을 수행한다고 볼 수 있음.모듈러 자율주행과의 차이점 개념 및 구조e2e 방식은 구성 요소 간 feature repr..

End-to-End Autonomous Driving과 관련된 다양한 게시물은Introduction에서 확인하실 수 있습니다. 자율주행 전체 시스템을 여러 개의 모듈로 나누어 특정 작업을 수행하도록 설계한 방식.모듈: 독립적인 기능 단위 특징학계 및 산업계(Waymo, Zoox HMC 등)을 중심으로 모듈화 된 자율주행 시스템 개발이 활발함.일반적으로 Perception-Prediction-Planning-Control로 구성된 단계적 구조를 가짐.한 모듈의 출력이 다음 모듈의 입력으로 전달되어 전체 시스템을 완성.각각의 모듈은 특정한 목적함수를 기준으로 학습 및 작동.주행 경험을 결정짓는 중요한 역할은 조향 및 가속 출력 생성 계획 및 제어 모듈이 담당.작업 예시:감지: 객체 탐지(Object Dete..

자율주행 전체 시스템을 여러 개의 모듈로 나누어 특정 작업을 수행하도록 설계한 방식인End-to-End 자율주행 방식에 대한 링크들을 정리해 놓았습니다. 모듈러 자율주행 End-to-End Autonomous Driving- 개념 및 특징- 발전과정- 학습 방법 Benchmarking- 개요- Closed-loop: Parameter Initialization / Traffic Simulation- Closed-loop: Sensor Simulation / Vehicle Dynamics Simulation / Benchmarks Challenges- Sensing / Sensor-fusion / Input Modalities- Visual Abstraction / Representation Learnin..