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Learning-based dynamic modeling methods for autonomous driving vehicles

机译:基于学习的自主驾驶车辆动态建模方法

摘要

In an embodiment, a learning-based dynamic modeling method is provided for use with an autonomous driving vehicle. A control module in the ADV can generate current states of the ADV and control commands for a first driving cycle, and send the current states and control commands to a dynamic model implemented using a trained neural network model. Based on the current states and the control commands, the dynamic model generates expected future states for a second driving cycle, during which the control module generates actual future states. The ADV compares the expected future states and the actual future states to generate a comparison result, for use in evaluating one or more of a decision module, a planning module and a control module in the ADV.
机译:在一个实施例中,提供了一种基于学习的动态建模方法,用于与自主驱动车辆一起使用。 ADV中的控制模块可以为第一驱动周期生成adv和控制命令的当前状态,并将当前状态和控制命令发送到使用训练的神经网络模型实现的动态模型。 基于当前状态和控制命令,动态模型为第二个驱动周期生成预期的未来状态,在此期间控制模块生成实际的未来状态。 该adv比较了预期的未来状态和实际的未来状态来生成比较结果,用于评估advic中的决策模块,计划模块和控制模块中的一个或多个。

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