論文の概要: Lane-Merging Using Policy-based Reinforcement Learning and Post-Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03168v1
• Date: Fri, 6 Mar 2020 12:57:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 01:02:49.075628
• Title: Lane-Merging Using Policy-based Reinforcement Learning and Post-Optimization
• Title（参考訳）: 政策に基づく強化学習とポスト最適化を用いたレーンマージング
• Authors: Patrick Hart, Leonard Rychly, Alois Knol
• Abstract要約: 政策に基づく強化学習と局所最適化を組み合わせることで,2つの方法論のベストプラクティスを育成,合成する。 車両数の異なる車線変更シナリオを用いて提案手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many current behavior generation methods struggle to handle real-world traffic situations as they do not scale well with complexity. However, behaviors can be learned off-line using data-driven approaches. Especially, reinforcement learning is promising as it implicitly learns how to behave utilizing collected experiences. In this work, we combine policy-based reinforcement learning with local optimization to foster and synthesize the best of the two methodologies. The policy-based reinforcement learning algorithm provides an initial solution and guiding reference for the post-optimization. Therefore, the optimizer only has to compute a single homotopy class, e.g.\ drive behind or in front of the other vehicle. By storing the state-history during reinforcement learning, it can be used for constraint checking and the optimizer can account for interactions. The post-optimization additionally acts as a safety-layer and the novel method, thus, can be applied in safety-critical applications. We evaluate the proposed method using lane-change scenarios with a varying number of vehicles.
• Abstract（参考訳）: 多くの現在の行動生成手法は、複雑さにうまく対応できないため、現実の交通状況を扱うのに苦労している。 しかし、振る舞いはデータ駆動アプローチを使ってオフラインで学べる。 特に強化学習は,収集した経験の活用法を暗黙的に学習する上で有望である。 本研究では,ポリシーに基づく強化学習と局所最適化を組み合わせることで,この2つの手法のベストを育み,統合する。 ポリシーに基づく強化学習アルゴリズムは、最適化後の初期解と参照を導く。 したがって、オプティマイザは単一のホモトピークラス(例えば、他の車両の後方または前方)を計算しなければならない。 強化学習中に状態履歴を格納することで、制約チェックに使用でき、オプティマイザがインタラクションを考慮できる。 後最適化は安全層として機能し、新しい手法は安全クリティカルな応用に適用できる。 車両数の異なる車線変更シナリオを用いて提案手法の評価を行った。

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