编译:chux
出品:ATYUN订阅号
阿波罗社区已经为自动驾驶汽车构建了基于机器学习的自动校准系统。到2018年8月,该系统已经过两千多小时的测试,进行了大约一万公里(6213英里)的道路测试,并且已被证明是有效的。该系统是自动化和智能化的,因此适用于大规模自动驾驶车辆部署。
以下是当前系统面临的主要问题:
自动校准系统依赖于阿波罗控制模块,该模块由离线模型和在线学习算法组成。
离线模型:
首先,基于最能反映驾驶时的车辆纵向性能的人体驾驶数据生成校准表。它执行三个功能:
在线学习:
在线算法基于自动驾驶模式中的实时反馈来更新离线表。它试图根据手动驾驶数据建立的离线模型,最佳地匹配当前车辆动力学。它执行以下功能:
论文:arxiv.org/pdf/1808.10134.pdf