- 主题:端到端就是个取巧的法子，并不是完美的方案
自动驾驶这个事情很难吗？
估算一下，其状态量大概就是前后左右的位置和速度，
控制变量就是位移和速度。也就是十几个状态变量和
十个以内的控制变量。这个控制起来有个啥理论问题？
对比一下，一个省的DIANWANG，状态量上万，控制变量过千。
你有觉得控制起来有问题吗。
【 在 afailor 的大作中提到: 】
: 穷举理论上是无法实现自动驾驶的。
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修改:ntman FROM 111.196.181.*
FROM 111.196.181.*
电网的数据输入比较精确啊
自动驾驶的难度就是环境识别
【 在 ntman 的大作中提到: 】
: 自动驾驶这个事情很难吗？
: 估算一下，其状态量大概就是前后左右的位置和速度，
: 状态变量就是位移和速度。也就是十几个状态变量和
: ...................
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FROM 218.244.58.*
所以我说，只要测量准确，控制本身是不复杂的。
现在这种就是伪装成新技术。
再说了，你搞什么机器学习黑箱控制，没了测量不还是一通乱控。
【 在 dyatpk 的大作中提到: 】
: 电网的数据输入比较精确啊
: 自动驾驶的难度就是环境识别
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FROM 111.196.181.*
问题是为啥你们一直认为非端到端就是穷举呢？
举个普通人能理解的例子，目标赚钱
端到端就是无论过程，就一个目标，reward赚钱最多
传统非端到端会拆分成n个目标，赚钱概率一个目标，被抓紧去的风险一个目标，员工造反的概率一个目标，每个目标一个深度学习模型，最终通过公式也好，强化学习也好进行理解可控的多目标融合
显然，从工程上来说方法一更简洁，但不可控啊，朋友，方法二依然有极强的学习拟合能力，但明显更加可控，所有兜底都能及其方便的加进去
【 在 afailor 的大作中提到: 】
:穷举理论上是无法实现自动驾驶的。
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FROM 223.104.40.*