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自动驾驶真正踏出迈向“用户”的第一步:IROS24新SOTA提出个性化的实例迁移模仿学习

导读: 本文针对自动驾驶规划任务,提出了一种基于实例的迁移模仿学习方法,通过预先训练的微调框架从专家域迁移专业知识,以解决用户域数据稀缺问题。实验结果显示,该方法能有效捕捉用户驾驶风格并实现具有竞争力的规划性能,但仍需开发合适的用户风格测量方法。©️【深蓝AI】编译 1. 摘要 个性化运动规划在自动驾驶领域中具有重要意义,可以满足个人用户的独特需求。然而,以往的工作在同时解决两个关键问题