論文の概要: From Simulation to Real World Maneuver Execution using Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07023v4
• Date: Wed, 28 Apr 2021 08:11:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 12:51:15.251746
• Title: From Simulation to Real World Maneuver Execution using Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習によるシミュレーションから実世界演習へ
• Authors: Alessandro Paolo Capasso, Giulio Bacchiani, Alberto Broggi
• Abstract要約: 深層強化学習(Deep Reinforcement Learning)は、さまざまな分野における多くの制御タスクを解決できることが証明されている。 これは主に、シミュレーションデータと実世界のデータ間のドメイン適応の欠如と、トレインデータセットとテストデータセットの区別の欠如による。 本稿では,エージェントが同時に訓練される複数の環境に基づくシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.23334811890919
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Reinforcement Learning has proved to be able to solve many control tasks in different fields, but the behavior of these systems is not always as expected when deployed in real-world scenarios. This is mainly due to the lack of domain adaptation between simulated and real-world data together with the absence of distinction between train and test datasets. In this work, we investigate these problems in the autonomous driving field, especially for a maneuver planning module for roundabout insertions. In particular, we present a system based on multiple environments in which agents are trained simultaneously, evaluating the behavior of the model in different scenarios. Finally, we analyze techniques aimed at reducing the gap between simulated and real-world data showing that this increased the generalization capabilities of the system both on unseen and real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習は異なる分野で多くの制御タスクを解決できることが証明されているが、実際のシナリオでデプロイされた場合、これらのシステムの振る舞いは必ずしも期待通りにはならない。 これは主に、シミュレーションデータと実世界のデータ間のドメイン適応の欠如と、トレインデータセットとテストデータセットの区別の欠如による。 本研究では,自動運転分野におけるこれらの問題,特にラウンドアバウンド挿入のための操作計画モジュールについて検討する。 特に,エージェントが同時に訓練される複数の環境に基づいて,異なるシナリオにおけるモデルの振る舞いを評価するシステムを提案する。 最後に、シミュレーションデータと実世界のデータのギャップを減らそうとする手法を分析し、この手法がシステムの一般化能力を高めたことを示す。

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