Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning from Experience for Rapid Generation of Local Car Maneuvers

論文の概要: Learning from Experience for Rapid Generation of Local Car Maneuvers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03707v1
Date: Mon, 7 Dec 2020 14:05:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-20 08:51:50.953286
Title: Learning from Experience for Rapid Generation of Local Car Maneuvers
Title（参考訳）: ローカルカーマニキュアの高速発電における経験から学ぶ
Authors: Piotr Kicki, Tomasz Gawron, Krzysztof \'Cwian, Mete Ozay, Piotr Skrzypczy\'nski
Abstract要約: 本研究では,DNN(Deep Neural Network)を訓練し,運動的制約のある車両に実現可能で最適に近い経路を計画することを提案する。本モデルは,新しい弱い教師付きアプローチと勾配に基づくポリシー探索を用いて学習する。経路生成時間はおよそ40ミリ秒であるが、生成された経路はスムーズで、従来の経路プランナーと同等である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.621143711575543
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Being able to rapidly respond to the changing scenes and traffic situations by generating feasible local paths is of pivotal importance for car autonomy. We propose to train a deep neural network (DNN) to plan feasible and nearly-optimal paths for kinematically constrained vehicles in small constant time. Our DNN model is trained using a novel weakly supervised approach and a gradient-based policy search. On real and simulated scenes and a large set of local planning problems, we demonstrate that our approach outperforms the existing planners with respect to the number of successfully completed tasks. While the path generation time is about 40 ms, the generated paths are smooth and comparable to those obtained from conventional path planners.
Abstract（参考訳）: 変化する状況や交通状況に素早く対応できることは、自動車の自律性にとって重要な意味を持つ。本稿では,車体に拘束された車両を一定時間で実現可能なほぼ最適経路を計画するために,ディープニューラルネットワーク(DNN)を訓練することを提案する。我々のDNNモデルは、新しい弱教師付きアプローチと勾配に基づくポリシー探索を用いて訓練されている。実演・模擬シーンと多数のローカルプランニング問題において,本手法が完了したタスク数に対して,既存のプランナーよりも優れていることを示す。経路生成時間はおよそ40ミリ秒であるが、生成された経路はスムーズで、従来の経路プランナーと同等である。

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