CARLA 中自动驾驶的模仿学习
原文标题：Imitation Learning for Autonomous Driving in CARLA
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论文研究紧凑多模态策略能否从离线专家演示中获得闭环驾驶能力。策略使用五帧 RGB、LiDAR、车辆遥测与车道航点历史，以 20Hz 预测油门、刹车与转向。仅 136 万参数、约 3.3 小时驾驶数据的模型可在训练与留出路线自主行驶数小时且无碰撞，并定性迁移到未见过的 CARLA 城镇。作者同时发布代码、检查点、ONNX 模型与证据审计。
- 问题
- 紧凑多模态策略能否仅靠离线专家演示获得闭环自动驾驶能力。
- 方法
- 用五帧RGB、LiDAR、遥测与车道航点历史，以20Hz预测油门刹车转向，行为克隆训练。
- 结果
- 136万参数、约3.3小时数据（236882窗口/448次采集），训练与留出路线数小时无碰撞，并定性迁移到未见CARLA城镇。
- 影响
- 证明小模型加高质量数据即可在仿真中闭环驾驶，且开源代码、ONNX与证据审计，适合做端到端驾驶基线的人直接复用。
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