自动驾驶中对模型误差鲁棒性的部分端到端强化学习

本文介绍了使用最新的强化学习算法进行端到端驾驶研究的方法，通过使用前置摄像头的RGB图像，在真实赛车游戏中学习车辆控制，并在不同的道路结构、图形和物理特性下进行评估。结果表明该方法可以快速收敛和更稳健的驾驶，并在看不见的赛道上和法定车速下进行了广义化证明，同时显示出一定的领域适应能力。