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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..