論文の概要: Sim-To-Real Transfer for Miniature Autonomous Car Racing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05617v1
• Date: Wed, 11 Nov 2020 08:17:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 23:04:31.115361
• Title: Sim-To-Real Transfer for Miniature Autonomous Car Racing
• Title（参考訳）: ミニチュアオートカーレーシングのシミュレート・トゥ・リアルトランスファー
• Authors: Yeong-Jia Roger Chu, Ting-Han Wei, Jin-Bo Huang, Yuan-Hao Chen, I-Chen Wu
• Abstract要約: 本稿では,ラップタイムを損なうことなく,訓練されたレースカーモデルのロバスト性を高めることを目的とする。 まず、トレーニングトラックに適合するモデルをトレーニングし、ほぼ最適な経路に沿って移動します。 次に、このモデルを用いて、学生が正しいアクションをランダム化と共に教える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.252518457886398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sim-to-real, a term that describes where a model is trained in a simulator then transferred to the real world, is a technique that enables faster deep reinforcement learning (DRL) training. However, differences between the simulator and the real world often cause the model to perform poorly in the real world. Domain randomization is a way to bridge the sim-to-real gap by exposing the model to a wide range of scenarios so that it can generalize to real-world situations. However, following domain randomization to train an autonomous car racing model with DRL can lead to undesirable outcomes. Namely, a model trained with randomization tends to run slower; a higher completion rate on the testing track comes at the expense of longer lap times. This paper aims to boost the robustness of a trained race car model without compromising racing lap times. For a training track and a testing track having the same shape (and same optimal paths), but with different lighting, background, etc., we first train a model (teacher model) that overfits the training track, moving along a near optimal path. We then use this model to teach a student model the correct actions along with randomization. With our method, a model with 18.4\% completion rate on the testing track is able to help teach a student model with 52\% completion. Moreover, over an average of 50 trials, the student is able to finish a lap 0.23 seconds faster than the teacher. This 0.23 second gap is significant in tight races, with lap times of about 10 to 12 seconds.
• Abstract（参考訳）: sim-to-real(シミュレーション・トゥ・リアル)とは、シミュレータでモデルをトレーニングし、現実世界に転送する、という用語で、より高速な深層強化学習(drl)トレーニングを可能にする技術である。 しかし,シミュレータと実世界の違いにより,実世界ではモデルの性能が低下することがしばしばある。 ドメインランダム化(Domain randomization)は、シミュレーションから実際のギャップを埋めるために、モデルをさまざまなシナリオに公開し、現実の状況に一般化する方法である。 しかし、DRLで自律走行車のレースモデルを訓練するためのドメインランダム化に従えば、望ましくない結果につながる可能性がある。 すなわち、ランダム化で訓練されたモデルは、より遅く走る傾向があり、テストトラックの完成率が高いことは、より長いラップタイムを犠牲にする。 本稿では,レースラップタイムを損なうことなく,トレーニングされたレースカーモデルの堅牢性を高めることを目的とする。 同じ形状(同じ最適経路)だが、照明や背景などが異なるトレーニングトラックとテストトラックについては、まず、トレーニングトラックに過度に適合するモデル(教師モデル)をトレーニングし、ほぼ最適経路に沿って移動します。 次に、このモデルを用いて、学生モデルにランダム化と共に正しい行動を教える。 この方法では、試験コース上で18.4\%の完成率を持つモデルは、52\%の完成率を持つ学生モデルを教えるのに役立ちます。 さらに、平均50回の試験で、生徒は教師より0.23秒早く終わることができる。 この0.23秒差はタイトなレースでは重要であり、ラップタイムは約10秒から12秒である。

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