論文の概要: Safe Model-based Off-policy Reinforcement Learning for Eco-Driving in Connected and Automated Hybrid Electric Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11640v1
• Date: Tue, 25 May 2021 03:41:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-26 13:42:03.073215
• Title: Safe Model-based Off-policy Reinforcement Learning for Eco-Driving in Connected and Automated Hybrid Electric Vehicles
• Title（参考訳）: ハイブリッド電気自動車におけるエコ運転のための安全モデルに基づくオフポリシー強化学習
• Authors: Zhaoxuan Zhu, Nicola Pivaro, Shobhit Gupta, Abhishek Gupta and Marcello Canova
• Abstract要約: 本研究は,エコドライブ問題に対するセーフオフポジーモデルに基づく強化学習アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは, モデルフリーエージェントと比較して, 平均速度が高く, 燃費も良好である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5259944260228977
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Connected and Automated Hybrid Electric Vehicles have the potential to reduce fuel consumption and travel time in real-world driving conditions. The eco-driving problem seeks to design optimal speed and power usage profiles based upon look-ahead information from connectivity and advanced mapping features. Recently, Deep Reinforcement Learning (DRL) has been applied to the eco-driving problem. While the previous studies synthesize simulators and model-free DRL to reduce online computation, this work proposes a Safe Off-policy Model-Based Reinforcement Learning algorithm for the eco-driving problem. The advantages over the existing literature are three-fold. First, the combination of off-policy learning and the use of a physics-based model improves the sample efficiency. Second, the training does not require any extrinsic rewarding mechanism for constraint satisfaction. Third, the feasibility of trajectory is guaranteed by using a safe set approximated by deep generative models. The performance of the proposed method is benchmarked against a baseline controller representing human drivers, a previously designed model-free DRL strategy, and the wait-and-see optimal solution. In simulation, the proposed algorithm leads to a policy with a higher average speed and a better fuel economy compared to the model-free agent. Compared to the baseline controller, the learned strategy reduces the fuel consumption by more than 21\% while keeping the average speed comparable.
• Abstract（参考訳）: コネクテッド・アンド・オートモーテッドハイブリッド電気自動車は、現実の運転条件下での燃料消費と走行時間を削減できる可能性がある。 エコ運転問題は、コネクティビティと高度なマッピング機能からの先見情報に基づいて、最適な速度と電力使用量プロファイルを設計することを目指している。 近年,Deep Reinforcement Learning (DRL) がエコドライブ問題に応用されている。 従来の研究では,シミュレータとモデルフリーDRLを合成してオンライン計算を減らし,エコドライブ問題に対するセーフオフポリスモデルベース強化学習アルゴリズムを提案する。 現存する文献の利点は3倍である。 まず,オフポリシー学習と物理モデルの利用の組み合わせにより,サンプル効率が向上する。 第二に、トレーニングは制約満足度に対する外部報酬メカニズムを必要としない。 第三に、深い生成モデルにより近似された安全な集合を用いて軌道の実現性を保証する。 提案手法の性能を,人間の運転者を表すベースラインコントローラ,設計済みのモデルフリーDRL戦略,待ち時間最適解に対してベンチマークする。 シミュレーションにおいて,提案手法は,モデルフリーエージェントよりも平均速度が高く,燃費が良い政策に導かれる。 ベースラインコントローラと比較すると、学習した戦略は平均速度を同等に保ちながら、燃料消費量を21\%以上削減する。

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