自己駆動車を運転する通常のアプローチとは対照的に、, 我々は、明示的な物体検出をプログラムしませんでした, マッピング, この車への経路計画や制御部品. 代わりに, 車を操縦するために必要なすべての必要な内部表現を作成するための独自の学習します。, 人間のドライバーを守ることで.

車は正常に円錐形の特殊な検出器を作成するから私たちを解放しながら建設現場を移動するか、他のオブジェクトをサイトで提示. 同様に, 草や植物検出システムを作成することがなく茂みの草に覆われた道路の走行が可能. それが取るすべては日の異なった時に人間によって駆動される約 20 例の実行. 深いニューラル ネットワークの新機能を示しますこれらの複雑な環境で運転する学習.

車も運転動作を一般化することを学ぶ. このビデオは、ニュージャージー州の運転自体正常にカリフォルニア道路上だけ訓練された車を示すクリップを含んでいます。 .