实战端到端深度学习用于模拟无人驾驶系统

一、理论知识

参考NVIDIA发布的论文 https://arxiv.org/pdf/1604.07316.pdf

本次实验旨在通过卷积神经网络（CNN）技术，将从前向摄像头获取的原始图像信息转换为自动驾驶车辆的操控指令。

实现该过程的前提是进行数据采集，其基本原理如下：

整个系统配置了左侧、中央及右侧三个摄像头，用于获取视频图像信息。在完成训练后，仅需利用中央摄像头所采集的数据即可进行驾驶决策。那么为何在训练阶段需要使用三个摄像头呢？这是因为左右两个摄像头专门负责捕捉偏离中心线的图像变化，仅依靠人类驾驶员提供的数据无法满足训练需求；网络还需具备从各种错误中恢复的能力，否则车辆将逐渐偏离道路。因此，在训练数据中还额外增加了部分图像，这些图像展示了车辆偏离车道中心的程度以及不同方向上的转向情况。通过左右两个摄像头采集特定偏离中心的图像变化，以此方式扩充更多的图像数据。

以下为训练系统的结构示意图。用于训练的图像输入至卷积神经网络中，并生成一个预测的转向指令。该预测出的转向指令与对应图像的理想指令进行对比，随后根据对比结果对卷积神经网络中的参数进行调整，以使实际输出更