End-to-end learning for high-precision lane keeping via multi-state model

来源 :智能技术学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yuanbowen

【摘要】

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High-precision lane keeping is essential for the future autonomous driving.However,due to the imbalanced and inaccurate datasets collected by human drivers,curr

【作者】

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Wei Yuan Ming Yang Hao Li Chun

【机构】

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DepartmentofAutomation,DepartmentofAutomation&,SJTU-ParisTechEliteInstituteofTechnology

【出处】

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智能技术学报

【发表日期】

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2018年4期

【关键词】

：

HIGH-PRECISION LANE keeping

【基金项目】

：

National Natural Science Foundation of China(U1764264/61873165).

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High-precision lane keeping is essential for the future autonomous driving.However,due to the imbalanced and inaccurate datasets collected by human drivers,current end-to-end driving models have poor lane keeping the effect.To improve the precision of lan

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