Zobrazeno 1 - 5
of 5
pro vyhledávání: '"Oh, Jeongwoo"'
Autor:
Lee, Gunmin, Oh, Wooseok, Shin, Seungyoun, Kim, Dohyeong, Oh, Jeongwoo, Jeong, Jaeyeon, Choi, Sungjoon, Oh, Songhwai
In this paper, we consider the problem of autonomous driving using imitation learning in a semi-supervised manner. In particular, both labeled and unlabeled demonstrations are leveraged during training by estimating the quality of each unlabeled demo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2109.11280
Autor:
Oh, Jeongwoo, Lee, Gunmin, Park, Jeongeun, Oh, Wooseok, Heo, Jaeseok, Chung, Hojun, Kim, Do Hyung, Park, Byungkyu, Lee, Chang-Gun, Choi, Sungjoon, Oh, Songhwai
Designing or learning an autonomous driving policy is undoubtedly a challenging task as the policy has to maintain its safety in all corner cases. In order to secure safety in autonomous driving, the ability to detect hazardous situations, which can
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2109.07995
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Oh, Jeongwoo, Lee, Gunmin, Park, Jeongeun, Oh, Wooseok, Heo, Jaeseok, Chung, Hojun, Kim, Do Hyung, Park, Byungkyu, Lee, Chang-Gun, Choi, Sungjoon, Oh, Songhwai
Publikováno v:
2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS).
Designing or learning an autonomous driving policy is undoubtedly a challenging task as the policy has to maintain its safety in all corner cases. In order to secure safety in autonomous driving, the ability to detect hazardous situations, which can