論文の概要: A Comparative Analysis of Deep Reinforcement Learning-enabled Freeway Decision-making for Automated Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01302v2
• Date: Sun, 8 Oct 2023 07:32:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 17:42:09.082702
• Title: A Comparative Analysis of Deep Reinforcement Learning-enabled Freeway Decision-making for Automated Vehicles
• Title（参考訳）: 自動車の深部強化学習対応フリーウェイ意思決定の比較分析
• Authors: Teng Liu, Yuyou Yang, Wenxuan Xiao, Xiaolin Tang, Mingzhu Yin
• Abstract要約: 人工知能の課題に対処するための強力な方法論として、深層強化学習(DRL)が登場している。 本稿では高速道路における自律走行車による意思決定問題に対するDRLアプローチについて比較する。 これらのDRL対応意思決定戦略の制御性能を評価するために,一連のシミュレーション実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.394554182452767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep reinforcement learning (DRL) has emerged as a pervasive and potent methodology for addressing artificial intelligence challenges. Due to its substantial potential for autonomous self-learning and self-improvement, DRL finds broad applications across various research domains. This article undertakes a comprehensive comparison of several DRL approaches con-cerning the decision-making challenges encountered by autono-mous vehicles on freeways. These techniques encompass common deep Q-learning (DQL), double deep Q-learning (DDQL), dueling deep Q-learning, and prioritized replay deep Q-learning. Initially, the reinforcement learning (RL) framework is introduced, fol-lowed by a mathematical establishment of the implementations of the aforementioned DRL methods. Subsequently, a freeway driving scenario for automated vehicles is constructed, wherein the decision-making problem is reformulated as a control opti-mization challenge. Finally, a series of simulation experiments are conducted to assess the control performance of these DRL-enabled decision-making strategies. This culminates in a comparative analysis, which seeks to elucidate the connection between autonomous driving outcomes and the learning char-acteristics inherent to these DRL techniques.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習(DRL)は、人工知能の課題に対処するための広範かつ強力な方法論として登場した。 自律的な自己学習と自己改善の可能性を秘めているため、DRLは様々な研究領域に広く応用されている。 本稿では高速道路における自律走行車による意思決定課題を総合的に比較する。 これらのテクニックには、一般的な深度Q学習(DQL)、二重深度Q学習(DDQL)、深度Q学習のデュエル、深度Q学習の優先再生が含まれる。 当初、強化学習(RL)フレームワークを導入し、前述のDRL法の実装を数学的に確立することで、folを低くする。 その後、自動走行車の高速道路運転シナリオが構築され、意思決定問題を制御オプティマイズ課題として再構成する。 最後に、DRL対応意思決定戦略の制御性能を評価するための一連のシミュレーション実験を行った。 これは、自律運転結果とこれらのDRL技術に固有の学習シャル・アクテリスティックスとの関係を解明しようとする比較分析において決定される。

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