論文の概要: Intelligent Roundabout Insertion using Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00786v3
• Date: Wed, 28 Apr 2021 09:22:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-14 17:37:10.312505
• Title: Intelligent Roundabout Insertion using Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習を用いたインテリジェントラウンドアラウンドアラウンドアラウンド挿入
• Authors: Alessandro Paolo Capasso, Giulio Bacchiani, Daniele Molinari
• Abstract要約: 本稿では,多忙なラウンドアバウンドの入場を交渉できる演習計画モジュールを提案する。 提案されたモジュールは、トレーニングされたニューラルネットワークに基づいて、操作の全期間にわたって、ラウンドアバウンドに入るタイミングと方法を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An important topic in the autonomous driving research is the development of maneuver planning systems. Vehicles have to interact and negotiate with each other so that optimal choices, in terms of time and safety, are taken. For this purpose, we present a maneuver planning module able to negotiate the entering in busy roundabouts. The proposed module is based on a neural network trained to predict when and how entering the roundabout throughout the whole duration of the maneuver. Our model is trained with a novel implementation of A3C, which we will call Delayed A3C (D-A3C), in a synthetic environment where vehicles move in a realistic manner with interaction capabilities. In addition, the system is trained such that agents feature a unique tunable behavior, emulating real world scenarios where drivers have their own driving styles. Similarly, the maneuver can be performed using different aggressiveness levels, which is particularly useful to manage busy scenarios where conservative rule-based policies would result in undefined waits.
• Abstract（参考訳）: 自動運転研究における重要なトピックは、操縦計画システムの開発である。 車両は、時間と安全性の観点から最適な選択が取られるように、互いに対話し、交渉する必要がある。 この目的のために,本研究では,多忙なラウンドアバウンドの入場を交渉できる操作計画モジュールを提案する。 提案されたモジュールは、操作の期間を通してラウンドアラウンドに入るタイミングと方法を予測するようにトレーニングされたニューラルネットワークに基づいている。 本モデルでは,車両が現実的な操作能力で移動する合成環境において,遅延A3C(Delayed A3C)と呼ばれる新しいA3Cの実装を訓練する。 さらに,ドライバが独自の運転スタイルを持つ現実のシナリオをエミュレートすることで,エージェントが独特なチューニング可能な振る舞いを特徴付けるように訓練されている。 同様に、この操作は異なる攻撃性レベルを使って行うことができ、保守的なルールベースのポリシーが未定義の待ち時間をもたらすような忙しいシナリオを管理するのに特に有用である。

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