論文の概要: A Reinforcement Learning Benchmark for Autonomous Driving in Intersection Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10557v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 07:38:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 13:40:45.226154
• Title: A Reinforcement Learning Benchmark for Autonomous Driving in Intersection Scenarios
• Title（参考訳）: インターセクションシナリオにおける自律走行のための強化学習ベンチマーク
• Authors: Yuqi Liu, Qichao Zhang and Dongbin Zhao
• Abstract要約: 本稿では,RL-CISと呼ばれる複雑な交差点シナリオにおける自律走行エージェントの訓練と試験のためのベンチマークを提案する。 テストベンチマークとベースラインは、交差点シナリオにおける自動運転のためのRLの研究のための公平で包括的なトレーニングおよびテストプラットフォームを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.365750371241154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, control under urban intersection scenarios becomes an emerging research topic. In such scenarios, the autonomous vehicle confronts complicated situations since it must deal with the interaction with social vehicles timely while obeying the traffic rules. Generally, the autonomous vehicle is supposed to avoid collisions while pursuing better efficiency. The existing work fails to provide a framework that emphasizes the integrity of the scenarios while being able to deploy and test reinforcement learning(RL) methods. Specifically, we propose a benchmark for training and testing RL-based autonomous driving agents in complex intersection scenarios, which is called RL-CIS. Then, a set of baselines are deployed consists of various algorithms. The test benchmark and baselines are to provide a fair and comprehensive training and testing platform for the study of RL for autonomous driving in the intersection scenario, advancing the progress of RL-based methods for intersection autonomous driving control. The code of our proposed framework can be found at https://github.com/liuyuqi123/ComplexUrbanScenarios.
• Abstract（参考訳）: 近年,都市交差点のシナリオ下での制御が研究課題となっている。 このようなシナリオでは、自動運転車は交通規則に従って社会的な車両との対話をタイムリーに処理しなければならないため、複雑な状況に直面する。 一般的に、自動運転車は衝突を避けながら効率を向上する。 既存の作業は、強化学習(RL)メソッドのデプロイとテストを可能にしながら、シナリオの整合性を強調するフレームワークの提供に失敗している。 具体的には、RL-CISと呼ばれる複雑な交差点シナリオにおけるRLベースの自律運転エージェントの訓練と試験のためのベンチマークを提案する。 次に、一連のベースラインをデプロイし、さまざまなアルゴリズムから構成する。 テストベンチマークとベースラインは、交差点シナリオにおける自律運転のためのRLの研究のための公平で包括的なトレーニングおよびテストプラットフォームを提供することであり、交差点自律運転制御のためのRLベースの手法の進歩を前進させる。 提案されたフレームワークのコードはhttps://github.com/liuyuqi123/complexurbanscenariosにあります。

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