論文の概要: End-to-End Intersection Handling using Multi-Agent Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13617v1
• Date: Wed, 28 Apr 2021 07:54:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-29 12:55:52.382423
• Title: End-to-End Intersection Handling using Multi-Agent Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 多エージェント深部強化学習を用いた終端区間ハンドリング
• Authors: Alessandro Paolo Capasso, Paolo Maramotti, Anthony Dell'Eva, Alberto Broggi
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.56464608571663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Navigating through intersections is one of the main challenging tasks for an autonomous vehicle. However, for the majority of intersections regulated by traffic lights, the problem could be solved by a simple rule-based method in which the autonomous vehicle behavior is closely related to the traffic light states. In this work, we focus on the implementation of a system able to navigate through intersections where only traffic signs are provided. We propose a multi-agent system using a continuous, model-free Deep Reinforcement Learning algorithm used to train a neural network for predicting both the acceleration and the steering angle at each time step. We demonstrate that agents learn both the basic rules needed to handle intersections by understanding the priorities of other learners inside the environment, and to drive safely along their paths. Moreover, a comparison between our system and a rule-based method proves that our model achieves better results especially with dense traffic conditions. Finally, we test our system on real world scenarios using real recorded traffic data, proving that our module is able to generalize both to unseen environments and to different traffic conditions.
• Abstract（参考訳）: 交差点を通ることは、自動運転車にとって大きな課題の一つだ。 しかし、信号機によって規制される交差点の大半については、自動運転車の挙動が信号機の状態と密接に関連している単純なルールベースの方法によって解決できる。 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。 本稿では,ニューラルネットワークの学習に用いた連続モデルフリー深層強化学習アルゴリズムを用いて,各時間ステップにおける加速度と操舵角度の両方を予測するマルチエージェントシステムを提案する。 エージェントは,環境内の他の学習者の優先度を理解し,その経路に沿って安全に運転することにより,交差点を扱うために必要な基本的なルールを学習できることを実証する。 さらに,本モデルとルールベース手法との比較により,特に密集した交通状況において,より良好な結果が得られることを示す。 最後に、実際の交通データを用いて実世界のシナリオでテストを行い、モジュールが見えない環境と異なる交通条件の両方に一般化できることを実証した。

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