論文の概要: Ray Based Distributed Autonomous Vehicle Research Platform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06835v1
• Date: Tue, 18 Jan 2022 09:13:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-19 18:31:17.530402
• Title: Ray Based Distributed Autonomous Vehicle Research Platform
• Title（参考訳）: レイベース分散型自動運転車研究プラットフォーム
• Authors: Derek Xu
• Abstract要約: このプロジェクトは、シミュレーター(Carla)を使って自動運転車の迅速な訓練にRayが使えるかどうかという問題に取り組む。 カーラ(Carla)は、モデルトレーニングに使用されるデータを生成する車両シミュレータである。 プロジェクトの大部分が、Ray氏が分散モデルのトレーニングに使用するトレーニングロジックを書いていました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.90365714903665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: My project tackles the question of whether Ray can be used to quickly train autonomous vehicles using a simulator (Carla), and whether a platform robust enough for further research purposes can be built around it. Ray is an open-source framework that enables distributed machine learning applications. Distributed computing is a technique which parallelizes computational tasks, such as training a model, among many machines. Ray abstracts away the complex coordination of these machines, making it rapidly scalable. Carla is a vehicle simulator that generates data used to train a model. The bulk of the project was writing the training logic that Ray would use to train my distributed model. Imitation learning is the best fit for autonomous vehicles. Imitation learning is an alternative to reinforcement learning and it works by trying to learn the optimal policy by imitating an expert (usually a human) given a set of demonstrations. A key deliverable for the project was showcasing my trained agent in a few benchmark tests, such as navigating a complex turn through traffic. Beyond that, the broader ambition was to develop a research platform where others could quickly train and run experiments on huge amounts of Carla vehicle data. Thus, my end product is not a single model, but a large-scale, open-source research platform (RayCarla) for autonomous vehicle researchers to utilize.
• Abstract（参考訳）: 私のプロジェクトは、シミュレーター(Carla)を使った自動運転車の迅速な訓練にRayが使えるのか、さらに研究目的のために十分な頑丈なプラットフォームを構築できるのか、という問題に取り組みました。 rayは、分散機械学習アプリケーションを可能にするオープンソースのフレームワークである。 分散コンピューティング(distributed computing)は、モデルトレーニングなどの計算タスクを多くのマシンで並列化する技術である。 Rayはこれらのマシンの複雑な調整を抽象化し、急速にスケーラブルにする。 carlaはモデルトレーニングに使用されるデータを生成する車両シミュレータである。 プロジェクトの大部分が、Ray氏が分散モデルのトレーニングに使用するトレーニングロジックを書いていました。 模倣学習は自動運転車に最適だ。 模倣学習は強化学習の代替であり、与えられた一連のデモンストレーションを専門家(通常は人間)に模倣することで最適な方針を学習しようとする。 プロジェクトの重要な成果は、複雑なターンスルートラフィックのナビゲートなど、トレーニングされたエージェントをいくつかのベンチマークテストで紹介することだった。 さらに大きな野心は、他の人が大量のCarla車のデータですばやく実験を訓練し実行できる研究プラットフォームを開発することだった。 したがって、私の最終製品は単一のモデルではなく、自動運転車研究者が利用できる大規模なオープンソースの研究プラットフォーム(RayCarla)です。

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