Core Concepts
자율 주행 안전을 개선하기 위한 지속적인 운전 정책 최적화의 중요성
Abstract
자율 주행 안전에 대한 우려
시나리오 기반 자율 주행 연구의 중요성
폐쇄 루프 개인 맞춤 교육의 효과
CLIC 프레임워크의 구성과 이점
실험 결과 및 비교
시나리오 재가중 샘플링의 효과
개별화된 교육의 중요성
Stats
자율 주행 안전을 보장하기 위해 수백만 마일의 훈련과 테스트가 필요하다. (Kalra & Paddock, 2016)
CLIC는 다른 교육 전략을 능가하며 위험한 시나리오를 처리하는 데 탁월한 성과를 보여준다. (Niu et al., 2023)
Quotes
"CLIC는 자율 주행 모델을 학습할 때 더 어려운 시나리오를 학습하도록 하여 안전성을 향상시킨다." - Niu et al., 2023
"폐쇄 루프 개인 맞춤 교육은 자율 주행 모델의 능력을 지속적으로 향상시키는 데 도움이 된다." - Niu et al., 2023