論文の概要: Affordance-based Reinforcement Learning for Urban Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05970v1
• Date: Fri, 15 Jan 2021 05:21:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-28 22:03:34.104733
• Title: Affordance-based Reinforcement Learning for Urban Driving
• Title（参考訳）: 都市走行のためのアプライアンスに基づく強化学習
• Authors: Tanmay Agarwal, Hitesh Arora, Jeff Schneider
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.507764811554557
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional autonomous vehicle pipelines that follow a modular approach have been very successful in the past both in academia and industry, which has led to autonomy deployed on road. Though this approach provides ease of interpretation, its generalizability to unseen environments is limited and hand-engineering of numerous parameters is required, especially in the prediction and planning systems. Recently, deep reinforcement learning has been shown to learn complex strategic games and perform challenging robotic tasks, which provides an appealing framework for learning to drive. In this work, we propose a deep reinforcement learning framework to learn optimal control policy using waypoints and low-dimensional visual representations, also known as affordances. We demonstrate that our agents when trained from scratch learn the tasks of lane-following, driving around inter-sections as well as stopping in front of other actors or traffic lights even in the dense traffic setting. We note that our method achieves comparable or better performance than the baseline methods on the original and NoCrash benchmarks on the CARLA simulator.
• Abstract（参考訳）: モジュラーアプローチを踏襲する従来の自動運転車パイプラインは、学界と産業の両方で過去に成功しており、道路に展開する自律性につながっている。 このアプローチは解釈の容易さを提供するが、見えない環境への一般化は限られており、多くのパラメータのハンドエンジニアリング、特に予測と計画システムが必要である。 近年、深層強化学習は複雑な戦略ゲームを学び、挑戦的なロボットタスクを実行することが示されている。 本研究では,waypoints と low-dimensional visual representations を用いた最適制御方針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。 提案手法は,CARLAシミュレータのオリジナルベンチマークとNoCrashベンチマークのベースライン手法と比較して,同等あるいは優れた性能を実現する。

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