論文の概要: An online evolving framework for advancing reinforcement-learning based automated vehicle control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08092v2
• Date: Tue, 16 Jun 2020 12:54:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-11-21 05:02:56.662767
• Title: An online evolving framework for advancing reinforcement-learning based automated vehicle control
• Title（参考訳）: 強化学習に基づく自動車両制御のオンライン展開フレームワーク
• Abstract要約: コントローラの不完全な意思決定を事前に検出し、修正するためのオンライン進化フレームワークが提案されている。 フレームワークは進化するFinite State Machine(e-FSM)、アクションリバイザ、コントローラモジュールの3つのモジュールで構成されている。 実験の結果,DDPGコントローラが選択した不適切な動作が,提案フレームワークによって検出され,適切に修正されていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.063844163717142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, an online evolving framework is proposed to detect and revise a controller's imperfect decision-making in advance. The framework consists of three modules: the evolving Finite State Machine (e-FSM), action-reviser, and controller modules. The e-FSM module evolves a stochastic model (e.g., Discrete-Time Markov Chain) from scratch by determining new states and identifying transition probabilities repeatedly. With the latest stochastic model and given criteria, the action-reviser module checks validity of the controller's chosen action by predicting future states. Then, if the chosen action is not appropriate, another action is inspected and selected. In order to show the advantage of the proposed framework, the Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) w/ and w/o the online evolving framework are applied to control an ego-vehicle in the car-following scenario where control criteria are set by speed and safety. Experimental results show that inappropriate actions chosen by the DDPG controller are detected and revised appropriately through our proposed framework, resulting in no control failures after a few iterations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コントローラの不完全な意思決定を事前に検出し,修正するためのオンライン進化フレームワークを提案する。 フレームワークは進化する有限状態マシン(e-FSM)、アクションリバイザ、コントローラモジュールの3つのモジュールで構成されている。 e-FSMモジュールは、新しい状態を決定し、繰り返し遷移確率を特定することによって、確率モデル(例えば離散時間マルコフ連鎖)をゼロから進化させる。 最新の確率モデルと与えられた基準により、アクションリバイザモジュールは将来の状態を予測してコントローラの選択したアクションの有効性をチェックする。 そして、選択されたアクションが適切でない場合は、別のアクションを検査して選択する。 提案手法の利点を示すため, 車両追従シナリオにおいて, 速度と安全性によって制御基準が設定された場合のエゴ車両の制御に, DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) w/とw/oを適用した。 実験の結果,DDPGコントローラが選択した不適切な動作は,提案したフレームワークを通じて適切に検出・修正され,数回の反復で制御障害は発生しないことがわかった。

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