解决自动驾驶中状态感知模仿学习的局限性
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了一种基于多阶段视觉 Transformer 的多任务学习代理，通过传播车辆状态和环境表示作为 Transformer 的特殊令牌，并从不同角度解决了惯性和离线与在线性能之间的低相关性问题。在实验中，我们观察到惯性显著减少，并且离线和在线指标之间有很高的相关性。
本文介绍了一种基于多阶段视觉Transformer的多任务学习代理，通过传播车辆状态和环境表示作为Transformer的特殊令牌，解决了惯性和离线与在线性能之间的低相关性问题。实验结果表明，惯性显著减少，并且离线和在线指标之间有很高的相关性。
