からの専門家Toyohashi工科大学革新した人工知能（オンライン カジノ 最新）自律車両の知覚と制御を同時に処理するモデル。
オンライン カジノ 最新は、一連のルートポイントに従う自律車両を制御しながら、さまざまなビジョンタスクを介して周囲の環境を習熟します。このモデルは、さまざまなシナリオの下でさまざまな環境条件を通じて車両を安全にナビゲートでき、ポイントツーポイントナビゲーションタスクでテストされており、標準シミュレーション設定で最近テストされたモデル間で最高の運転性を実現します。
自律運転での課題
自律運転は、知覚および制御タスクを管理するさまざまなサブシステムを含む非常に複雑なシステムです。それにもかかわらず、複数のタスク固有のモジュールを使用することは、統合されたモジュラーシステムを形成するために複数の構成が必要であるため、高価で非効率的です。
さらに、統合プロセスにより、多くのパラメーターが手動で調整されるため、情報が失われる可能性があります。ただし、これは、エンドツーエンドとマルチタスクマナーを備えた単一のオンライン カジノ 最新をトレーニングするために、迅速で深い学習研究と闘うことができます。
これにより、センサーが作成した観測に基づいて、オンライン カジノ 最新が自律車両にナビゲーションコントロールを提供できるようになります。オンライン カジノ 最新が情報自体を管理できるため、手動構成は不要です。
エンドツーエンドオンライン カジノ 最新に残っている難易度は、コントローラーがナビゲーションコントロールを適切に推定するために有用な情報を抽出する方法です。これは、環境をよりよく理解できるように、かなりの量のデータを知覚モジュールに提供することで克服できます。
しかし、この大きなオンライン カジノ 最新は、より多くのデータを処理し、かなりの計算負荷を引き起こすために必要です。さらに、複数のセンサーが異なるデータモダリティを生成できるため、データ前処理手法が必要です。
精製オンライン カジノ 最新
これらの制限を克服するために、研究者は、知覚とコントローラーモジュールという2つの主要なモジュールを含むエンドツーエンドとマルチタスクマナーで訓練されたオンライン カジノ 最新を開発しました。知覚フェーズは、単一のRGBDカメラからRGB画像と深度マップを処理することから始まります。
その後、ナビゲーションコントロールを推定するためにコントローラーモジュールによってデコードされる車両速度測定とルートポイント座標に加えて、情報が知覚モジュールから抽出されます。
すべてのタスクが等しく実行されることを保証するために、チームはトレーニングプロセス全体で学習信号のバランスをとるために、修正勾配正規化（MGN）と呼ばれるアルゴリズムを利用します。チームは模倣学習を使用し、オンライン カジノ 最新がより大きなデータセットから学習して人間に近いパフォーマンスを実現できるようにしました。
カーラとして知られる標準的な自律運転シミュレーターを使用して、RGB画像と深さマップを融合して鳥類の目視野（BEV）セマンティックマップが全体的なパフォーマンスを高めたことを示しました。これは、知覚オンライン カジノ 最新がシーンをよりよく理解し、コントローラーモジュールがデータを利用してナビゲーションコントロールを最適に推定できるためです。
チームは、他のモデルよりも少ないパラメーターでより良い運転性を実現するため、自律車両の展開にはオンライン カジノ 最新が望ましいと結論付けました。彼らは現在、夜や大雨などの貧弱な照明条件でより良いパフォーマンスを発揮するためにモデルを改善するために取り組んでいます。
