연구논문 · 게시 2024.04.20 · 출판·채택: 저자 보고
전문가 궤적과의 유사성을 유지하는 안전 중요 주행 데이터 증강
Augmenting Safety-Critical Driving Scenarios while Preserving Similarity to Expert Trajectories
자료 개요
드물지만 안전에 중요한 궤적 군집을 찾아 같은 군집 안의 궤적을 기하 변환으로 조합합니다. 안전 기준을 통과한 증강 자료만 학습에 추가해 모방학습의 폐루프 성능을 평가합니다.
출판·판본 정보
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원문 저자 기재 정보
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Accepted to 35th IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2024
판본: arXiv v1 — manuscript revision