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End-to-End Autonomous Driving과 관련된 다양한 게시물은Introduction에서 확인하실 수 있습니다.  Causal Confusion 모델이 본질적 인과 관계를 학습하지 못하고 비본질적 상관관계(Spurious Correlations)에 의존하는 현상모델이 데이터에서 중요한 요인을 파악하기보다는, 쉽게 사용할 수 있는 shortcut 정보에 지나치게 의존함으로써 발생.자율주행 차량의 현재 행동은 속도나 과거 궤적과 같은 low-dimensional spurious feature와 강하게 연관될 수 있음.End-to-End 모델이 이러한 특징에 의존하게 되면 causal confusion이 발생할 수 있다.이는 모델이 진정한 인과 관계를 학습하지 못하고, 단순히 부차적 패턴에 의존..

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. 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..