CARLA 仿真环境下的自动驾驶模仿学习研究
英文标题：Imitation Learning for Autonomous Driving in CARLA
本研究探讨了在 CARLA 仿真环境中利用模仿学习实现自动驾驶的方案。行为克隆（Behavioral Cloning）通常基于专家演示进行离线训练，但在实际闭环部署中，智能体的动作会实时改变后续观测输入。研究深入分析了紧凑型多模态策略在闭环环境下所能获得的驾驶能力上限。该成果为在算力受限条件下部署端到端闭环自动驾驶策略提供了重要参考。
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中文
arXiv 编号：arXiv:2609.17757v1（Announce Type: new）
摘要
行为克隆（Behavioral cloning）通常基于专家演示数据进行离线策略训练，但实际部署过程是一个闭环系统：策略执行的每一个动作都会影响其随后接收到的观测结果。本研究深入探讨了轻量级/紧凑型多模态策略（compact multimodal policy）究竟能够掌握多大程度的闭环驾驶能力。
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