論文の概要: Decision-Making Technology for Autonomous Vehicles Learning-Based
Methods, Applications and Future Outlook
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01110v1
- Date: Fri, 2 Jul 2021 14:45:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-05 17:26:04.724368
- Title: Decision-Making Technology for Autonomous Vehicles Learning-Based
Methods, Applications and Future Outlook
- Title(参考訳): 自動運転車のための意思決定技術 : 学習方法と応用と今後の展望
- Authors: Qi Liu, Xueyuan Li, Shihua Yuan, Zirui Li
- Abstract要約: 本稿では,自動運転車の学習に基づく意思決定技術について概説する。
自動運転車の安全性と効率的な性能にとって重要である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.510562699616125
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autonomous vehicles have a great potential in the application of both civil
and military fields, and have become the focus of research with the rapid
development of science and economy. This article proposes a brief review on
learning-based decision-making technology for autonomous vehicles since it is
significant for safer and efficient performance of autonomous vehicles.
Firstly, the basic outline of decision-making technology is provided. Secondly,
related works about learning-based decision-making methods for autonomous
vehicles are mainly reviewed with the comparison to classical decision-making
methods. In addition, applications of decision-making methods in existing
autonomous vehicles are summarized. Finally, promising research topics in the
future study of decision-making technology for autonomous vehicles are
prospected.
- Abstract(参考訳): 自動運転車は、民間と軍事の両方の分野の応用に大きな可能性を秘めており、科学と経済の急速な発展による研究の焦点となっている。
本稿では,自動運転車の安全性と効率性において重要であることから,自動運転車の学習に基づく意思決定技術について概説する。
まず、意思決定技術の基本的な概要を提供する。
第2に,学習に基づく自動運転車の意思決定手法に関する関連研究を,古典的意思決定手法との比較で概ね検討した。
また,既存の自動運転車における意思決定手法の適用例をまとめた。
最後に、自動運転車の意思決定技術の将来研究における有望な研究トピックを展望する。
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