Araştırmacılar CARLA'da otonom sürüş için kompakt bir model sundu

Araştırmacılar, CARLA simülatöründe otonom taşıma kontrolü için çekimodeli bir model üzerinde çalışma sonuçlarını yayınladılar. Sistem, uzman gösterimleri üzerinde eğitim için davranışsal klonlama kullanır ve bir arabanın kapalı döngü kontrolünü sağlar.

Model mimarisi yalnızca 1.36 milyon parametre içerir. Karar alma için sistem, beş karelik bir geçmişe analiz eder, RGB kamera verilerini, LiDAR, araba telemetrisini ve yol nokta işaretlemelerini birleştirir. Model, 20 Hz frekansında gaz, fren ve direksiyon açısı parametrelerini öngörür.

Eğitim veri kümesi 236 882 pencere idi, bu da 3.3 saat gerçek sürüşe eşittir ve 448 farklı sürüşten toplanmıştır. Testlerde model, eğitimde kullanılan olmayan rotaları da içeren birkaç saat boyunca çarpışmasız otonom sürüş yeteneğini göstermiştir.

Geliştiriciler, kodu, eğitilmiş kontrol noktalarını ve ONNX sürümünü modelin açık erişimine sundu. Ayrıca, tüm iddia edilen metriklere ilişkin kanıtların denetimi yayımlanmıştır, bu da algoritmanın çeşitli yol koşullarında, farklı yol geometrisine sahip haritalara aktarımı da dahil olmak üzere doğruluğunu doğrulamayı sağlar.

Bu çalışma, gerçek zamanlı kontrol görevlerinde kompakt modellerin etkinliğini göstermektedir. CARLA simülatörünün kullanımı, manevraların sistematik olarak test edilmesine olanak tanır, bu da otonom sürüş sistemlerinin geliştirilmesi ve borda sistemlerinin hesaplamalı maliyetlerinin azaltılması için kritik öneme sahiptir.