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#295
summarized by : Takeru Suda
どんな論文か？
自動運転車がどの軌跡を通るべきかという計画をEnd-to-endな学習によって推定した。LiDARの点群とHDmapを入力に物体の3D検出や軌跡の予測を行い、最終的にコストマップを推定することで自動車の軌跡を計画している。
新規性
imitation learning ベースの手法に比べ解釈性に富み、手作業によってコスト関数を与えて計画した場合に比べて不確実性を自然に対処できる学習ベースのアプローチを提案した。
結果
北米での実証実験で結果を得ている。
その他（なぜ通ったか？等）
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