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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. Policy DistillationImitation learning(또는 세부 항목인 behavior cloning)은 expert의 행동을 모방하는 지도학습이므로 일반적으로 Teacher-Student paradigm을 따름.이와 관련한 두 main challenges:Teacher(expert)가 완벽한 운전자가 아니지만 주변 agent와 map의 ground-truth에 접근 가능Student는 오직 sensor input으로 기록된 output에 의해 지도되므로 perceptual feature를 얻고 policy를 처음부터 학습(learning from scratch)해..

End-to-End Autonomous Driving과 관련된 다양한 게시물은Introduction에서 확인하실 수 있습니다.Sensingmonocular camera: 초기 방식- Lane following 기술, 복잡한 상황을 처리하는 것에 한계RGB images from cameras: 인간의 시각적 정보 재현, 풍족한 의미론적 디테일LiDAR or stereo cameras: 정확한 3D 공간 정보 제공mmWave radars and event cameras: 객체의 상대적 움직임 포착Speedometers, IMU, 내비게이션 명령 등: 시스템을 안내하는 입력 데이터로 사용 Multi-sensor Fusion주로 object detection, semantic segmentation과 같은 pe..

End-to-End Autonomous Driving과 관련된 다양한 게시물은Introduction에서 확인하실 수 있습니다.Sensor Simulation시뮬레이터에서 image나 LiDAR 스캔 같은 raw data 생성 및 noise와 occlusion 반영한 현실적인 평가Graphics-Based3D environment model과 traffic entity model을 사용하여, 센서에서의 phisical rendering 과정을 근사(approximation)하여 데이터 생성.Ex) image에서 occlusion, shadow, and reflection 등 시뮬레이션.현실감 제한적, 높은 연산 비용 소요, 병렬 처리 어려움.3D model의 quality와 sensor modeling에 ..

End-to-End Autonomous Driving과 관련된 다양한 게시물은Introduction에서 확인하실 수 있습니다.Parameter Initialization시뮬레이션 환경에서 초기 parameter가 많아 설계 과정의 복잡성을 해결하기 위한 방법Procedural Generation초기 매개변수를 알고리즘으로 생성하는 방식rule, huristic, randomization을 결합해 다양한 도로망, 교통 패턴, 조명 조건, object placement를 만듦.비디오 게임 및 시뮬레이션에서 널리 사용되며, fully manual design보다 효율적.신뢰성 있는 생성을 위해 algorithm과 parameter의 pre-define 필요시간이 많이 소요되고 전문가의 지식이 필요함.Data-..

End-to-End Autonomous Driving과 관련된 다양한 게시물은Introduction에서 확인하실 수 있습니다.BenchmarkingReal-world초기 자율주행 벤치마킹은 실제 환경 평가에서 시작.DARPA자율주행 경주 시리즈.240km의 모하비 사막 경로를 자율적으로 주행.100만 달러의 상금을 걸었으나 성공하지 못함.DARPA Urban Challenge차량이 교통법을 준수하며 장애물을 피하고 96km의 가상 도시 코스 주행LiDAR 센서와 같은 자율주행 기술 발전을 이끌어냄.MCity자율주행차 테스트를 위한 대규모 제어된 실세계 환경을 설립.데이터와 차량 부족으로 인해 학계에서는 엔드투엔드 시스템에 이 환경을 널리 활용하지 못했습니다.산업체는 알고리즘 개선을 벤치마킹하기 위해 실세..

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..

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..