論文の概要: CARLA Real Traffic Scenarios -- novel training ground and benchmark for autonomous driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11329v1
• Date: Wed, 16 Dec 2020 13:20:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 03:04:03.128763
• Title: CARLA Real Traffic Scenarios -- novel training ground and benchmark for autonomous driving
• Title（参考訳）: carla real traffic scenarios -- new training ground and benchmark for autonomous driving
• Authors: B{\l}a\.zej Osi\'nski, Piotr Mi{\l}o\'s, Adam Jakubowski, Pawe{\l} Zi\k{e}cina, Micha{\l} Martyniak, Christopher Galias, Antonia Breuer, Silviu Homoceanu, Henryk Michalewski
• Abstract要約: 本研究では,実世界のトラフィックに基づくCARLAシミュレータにおけるインタラクティブな交通シナリオについて紹介する。 我々は数秒間続く戦術的タスクに集中しており、これは現在の制御方法では特に困難である。 CARLA Real Traffic Scenarios(CRTS)は、自動運転システムのトレーニングとテストの場になることを意図しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.287331387095545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work introduces interactive traffic scenarios in the CARLA simulator, which are based on real-world traffic. We concentrate on tactical tasks lasting several seconds, which are especially challenging for current control methods. The CARLA Real Traffic Scenarios (CRTS) is intended to be a training and testing ground for autonomous driving systems. To this end, we open-source the code under a permissive license and present a set of baseline policies. CRTS combines the realism of traffic scenarios and the flexibility of simulation. We use it to train agents using a reinforcement learning algorithm. We show how to obtain competitive polices and evaluate experimentally how observation types and reward schemes affect the training process and the resulting agent's behavior.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,実世界のトラヒックに基づくcarlaシミュレータにおいて,インタラクティブなトラヒックシナリオを導入する。 我々は数秒間続く戦術的タスクに集中しており、これは現在の制御方法では特に困難である。 carla real traffic scenarios (crts)は、自動運転システムの訓練とテストの場となることを目的としている。 この目的のために、パーミッシブライセンスの下でコードをオープンソース化し、ベースラインポリシーのセットを提示します。 CRTSは交通シナリオの現実性とシミュレーションの柔軟性を組み合わせる。 我々は強化学習アルゴリズムを用いてエージェントを訓練する。 競技警察の獲得方法を示し,観察型や報奨制度が訓練過程やエージェントの行動に与える影響を実験的に評価する。

関連論文リスト

• COOPERNAUT: End-to-End Driving with Cooperative Perception for Networked Vehicles [54.61668577827041]
  本稿では,車間認識を用いたエンドツーエンド学習モデルであるCOOPERNAUTを紹介する。 われわれのAutoCastSim実験は、我々の協調知覚駆動モデルが平均成功率を40%向上させることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-04T17:55:12Z)
• Learning Interactive Driving Policies via Data-driven Simulation [125.97811179463542]
  データ駆動シミュレータは、ポリシー学習の駆動に高いデータ効率を約束する。 小さな基盤となるデータセットは、インタラクティブな運転を学ぶための興味深い、挑戦的なエッジケースを欠いていることが多い。 本研究では,ロバストな運転方針の学習に塗装されたアドカーを用いたシミュレーション手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-23T20:14:02Z)
• A Reinforcement Learning Benchmark for Autonomous Driving in Intersection Scenarios [11.365750371241154]
  本稿では,RL-CISと呼ばれる複雑な交差点シナリオにおける自律走行エージェントの訓練と試験のためのベンチマークを提案する。 テストベンチマークとベースラインは、交差点シナリオにおける自動運転のためのRLの研究のための公平で包括的なトレーニングおよびテストプラットフォームを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-22T07:38:23Z)
• Vision-Based Autonomous Car Racing Using Deep Imitative Reinforcement Learning [13.699336307578488]
  深層模倣強化学習(DIRL)は、視覚入力を使用してアジャイルな自律レースを実現する。 我々は,高忠実性運転シミュレーションと実世界の1/20スケールRC-car上での車載計算の制限により,本アルゴリズムの有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-18T00:00:48Z)
• Learning to drive from a world on rails [78.28647825246472]
  モデルベースアプローチによって,事前記録された運転ログからインタラクティブな視覚ベースの運転方針を学習する。 世界の前方モデルは、あらゆる潜在的な運転経路の結果を予測する運転政策を監督する。 提案手法は,carla リーダボードにまずランク付けし,40 倍少ないデータを用いて25%高い運転スコアを得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-03T05:55:30Z)
• End-to-End Intersection Handling using Multi-Agent Deep Reinforcement Learning [63.56464608571663]
  交差点をナビゲートすることは、自動運転車にとって大きな課題の1つです。 本研究では,交通標識のみが提供された交差点をナビゲート可能なシステムの実装に着目する。 本研究では,時間ステップ毎に加速度と操舵角を予測するためのニューラルネットワークの訓練に用いる,モデルフリーの連続学習アルゴリズムを用いたマルチエージェントシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-28T07:54:40Z)
• Real-world Ride-hailing Vehicle Repositioning using Deep Reinforcement Learning [52.2663102239029]
  アイドルヘイリングプラットフォーム上での現実世界の車両の深層強化学習と意思決定時間計画に基づく新しい実用的枠組みを提示する。 本手法は,重み付きバッチ学習アルゴリズムを用いて乗車時の状態値関数を学習する。 配車シミュレーション環境におけるベースラインでアルゴリズムをベンチマークし、収益効率の向上における優位性を実証します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-08T05:34:05Z)
• TrafficSim: Learning to Simulate Realistic Multi-Agent Behaviors [74.67698916175614]
  リアル交通シミュレーションのためのマルチエージェント行動モデルであるTrafficSimを提案する。 特に、暗黙の潜在変数モデルを利用して、共同アクターポリシーをパラメータ化する。 TrafficSimは、多様なベースラインと比較して、より現実的で多様なトラフィックシナリオを生成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-17T00:29:30Z)
• Affordance-based Reinforcement Learning for Urban Driving [3.507764811554557]
  経路点と低次元視覚表現を用いた最適制御ポリシーを学習するための深層強化学習フレームワークを提案する。 スクラッチから訓練されたエージェントは、車線追従のタスクを学習し、区間間を走り回り、密集した交通状況でも他のアクターや信号機の前で立ち止まることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-15T05:21:25Z)
• Sim-to-real reinforcement learning applied to end-to-end vehicle control [0.0]
  本研究では車線追従や衝突回避といった車両制御問題のエンドツーエンド強化学習について検討する。 我々の制御ポリシーでは、実際の2車線の道路の右車線を追従するために小型ロボットを制御できますが、その訓練はシミュレーションでのみ行われました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-14T12:30:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。