Exploiting Multi-Modal Fusion for Urban Autonomous Driving Using Latent Deep Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
Human driving decisions are the leading cause of road fatalities. Autonomous driving naturally eliminates such incompetent decisions and thus can improve traffic safety and efficiency. Deep reinforcement learning (DRL) has shown great potential in learning complex tasks. Recently, researchers investigated various DRL-based approaches for autonomous driving. However, exploiting multi-modal fusion to generate perception and motion prediction and then leveraging these predictions to train a latent DRL has not been targeted yet. To that end, we propose enhancing urban autonomous driving using multi-modal fusion with latent DRL. A single LIDAR sensor is used to extract bird's-eye view (BEV), range view (RV), and residual input images. These images are passed into LiCaNext, a real-time multi-modal fusion network, to produce accurate joint perception and motion prediction. Next, predictions are fed with another simple BEV image into the latent DRL to learn a complex end-to-end driving policy ensuring safety, efficiency, and comfort. A sequential latent model is deployed to learn more compact representations from inputs, leading to improved sampling efficiency for reinforcement learning. Our experiments are simulated on CARLA and evaluated against state-of-the-art DRL models. Results manifest that our method learns a better driving policy that outperforms other prevailing models. Further experiments are conducted to reveal the effectiveness of our proposed approach under different environments and varying weather conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».