論文の概要: Quick Learner Automated Vehicle Adapting its Roadmanship to Varying Traffic Cultures with Meta Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08876v1
• Date: Sun, 18 Apr 2021 15:04:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 13:28:03.322973
• Title: Quick Learner Automated Vehicle Adapting its Roadmanship to Varying Traffic Cultures with Meta Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: メタ強化学習による交通文化に適応したクイックラーナ自動走行車
• Authors: Songan Zhang, Lu Wen, Huei Peng, H. Eric Tseng
• Abstract要約: 我々は,メタ強化学習(MRL)駆動ポリシーを開発し,その迅速な学習能力を示す。 MRL駆動方式の高速適応性を検証するため, 環境中の2種類の分布変動をシミュレートし, シミュレーションを行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.570621284198017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is essential for an automated vehicle in the field to perform discretionary lane changes with appropriate roadmanship - driving safely and efficiently without annoying or endangering other road users - under a wide range of traffic cultures and driving conditions. While deep reinforcement learning methods have excelled in recent years and been applied to automated vehicle driving policy, there are concerns about their capability to quickly adapt to unseen traffic with new environment dynamics. We formulate this challenge as a multi-Markov Decision Processes (MDPs) adaptation problem and developed Meta Reinforcement Learning (MRL) driving policies to showcase their quick learning capability. Two types of distribution variation in environments were designed and simulated to validate the fast adaptation capability of resulting MRL driving policies which significantly outperform a baseline RL.
• Abstract（参考訳）: 様々な交通文化や運転条件の下で、現場の自動運転車は、安全かつ効率的に走行し、他の道路利用者を危険にさらすことなく、適切な道路マンシップで車線変更を行うことが不可欠である。 近年では深層強化学習手法が優れており、自動走行政策にも応用されているが、新しい環境力学で目立たない交通に迅速に適応する能力が懸念されている。 マルチマルコフ決定過程(MDP)適応問題としてこの課題を定式化し,メタ強化学習(MRL)駆動方式を開発した。 MRL駆動方式がベースラインRLを著しく上回る速さで適応可能であることを検証するために,2種類の環境分布変動を設計・シミュレーションした。

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