論文の概要: Application of Neuroevolution in Autonomous Cars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15175v1
• Date: Fri, 26 Jun 2020 19:06:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 20:38:45.782808
• Title: Application of Neuroevolution in Autonomous Cars
• Title（参考訳）: 自律走行車における神経進化の応用
• Authors: Sainath G, Vignesh S, Siddarth S, G Suganya
• Abstract要約: 我々は、トレーニングにデータを必要としないシステムを提案する。進化モデルは、フィットネス機能に向けて最適化する能力を持つだろう。 我々は、Unreal Engine 4の助けを借りて、シミュレーション仮想環境で自動運転車を訓練・進化させるための遺伝的アルゴリズムであるNeuroevolutionを実装した。
• 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: With the onset of Electric vehicles, and them becoming more and more popular, autonomous cars are the future in the travel/driving experience. The barrier to reaching level 5 autonomy is the difficulty in the collection of data that incorporates good driving habits and the lack thereof. The problem with current implementations of self-driving cars is the need for massively large datasets and the need to evaluate the driving in the dataset. We propose a system that requires no data for its training. An evolutionary model would have the capability to optimize itself towards the fitness function. We have implemented Neuroevolution, a form of genetic algorithm, to train/evolve self-driving cars in a simulated virtual environment with the help of Unreal Engine 4, which utilizes Nvidia's PhysX Physics Engine to portray real-world vehicle dynamics accurately. We were able to observe the serendipitous nature of evolution and have exploited it to reach our optimal solution. We also demonstrate the ease in generalizing attributes brought about by genetic algorithms and how they may be used as a boilerplate upon which other machine learning techniques may be used to improve the overall driving experience.
• Abstract（参考訳）: 電気自動車の登場と、それらがますます人気になるにつれて、自動運転車は、旅行/運転体験の未来である。 レベル5に達するための障壁は、優れた運転習慣とその欠如を含むデータの収集が困難であることです。 現在の自動運転車の実装の問題点は、巨大なデータセットの必要性と、データセット内の運転評価の必要性である。 トレーニングにデータを必要としないシステムを提案する。 進化モデルは、フィットネス機能に向けて最適化する能力を持つだろう。 我々は、nvidiaのphysx物理エンジンを利用して現実世界の車両のダイナミクスを正確に描写するunreal engine 4を用いて、シミュレーションされた仮想環境で自動運転車を訓練/進化させる遺伝的アルゴリズムであるneuroevolutionを実装した。 私たちは進化のセレンディピティーな性質を観察することができ、最適な解決策に到達するためにそれを利用しました。 また、遺伝的アルゴリズムによってもたらされる属性の一般化の容易さと、他の機械学習技術が運転エクスペリエンス全体を改善するためのボイラープレートとしてどのように使用されるかを示す。

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