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Learn to Make Decision with Small Data for Autonomous Driving, Deep Gaussian Process and Feedback Control

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Autor
Año de publicación 2020
Idioma Inglés
Publicado por Revista VirtualPRO,

Descripción: La conducción autónoma es un campo popular y prometedor de la inteligencia artificial. La decisión rápida de la siguiente acción en función de las últimas acciones y el estado, como la aceleración, el freno y el ángulo de giro, es una de las principales preocupaciones de la conducción autónoma. Existen algunos métodos de aprendizaje, como el aprendizaje por refuerzo, que aprende automáticamente la decisión. Sin embargo, suele requerir un gran volumen de muestras. En este trabajo, para reducir el tamaño de la muestra, explotamos el proceso profundo de Gauss, donde un modelo de regresión se entrena en pequeños conjuntos de datos de muestra y captura las características más significativas correctamente. Además, para realizar el control en tiempo real y en bucle cerrado, combinamos el control de retroalimentación en el proceso. Los resultados experimentales obtenidos con el motor de simulación Torcs demuestran que se puede conseguir una conducción suave en una carretera virtual. En comparación con la cantidad de datos de entrenamiento en el aprendizaje profundo por refuerzo, nuestro método utiliza sólo el 0,34% de su tamaño y obtiene resultados de simulación similares. Puede ser útil para pruebas en carretera real en el futuro.
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi, "Learn to Make Decision with Small Data for Autonomous Driving, Deep Gaussian Process and Feedback Control", -:Revista VirtualPRO,, 2020. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3897081/), el día 2025-05-04.

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Fuente Revista Virtual Pro
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Año de publicación 2020

Learn to Make Decision with Small Data for Autonomous Driving, Deep Gaussian Process and Feedback Control

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