Fugu-MT 論文翻訳(概要): ApolloRL: a Reinforcement Learning Platform for Autonomous Driving

論文の概要: ApolloRL: a Reinforcement Learning Platform for Autonomous Driving

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12609v1
Date: Sat, 29 Jan 2022 15:46:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-01 16:17:36.128028
Title: ApolloRL: a Reinforcement Learning Platform for Autonomous Driving
Title（参考訳）: ApolloRL: 自動運転のための強化学習プラットフォーム
Authors: Fei Gao, Peng Geng, Jiaqi Guo, Yuan Liu, Dingfeng Guo, Yabo Su, Jie Zhou, Xiao Wei, Jin Li, Xu Liu
Abstract要約: 本稿では,自律運転のための強化学習研究のためのオープンプラットフォームであるApolloRLを紹介する。このプラットフォームは、トレーニング、シミュレーション、評価コンポーネントを備えた完全なクローズドループパイプラインを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.89583996570305
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce ApolloRL, an open platform for research in reinforcement learning for autonomous driving. The platform provides a complete closed-loop pipeline with training, simulation, and evaluation components. It comes with 300 hours of real-world data in driving scenarios and popular baselines such as Proximal Policy Optimization (PPO) and Soft Actor-Critic (SAC) agents. We elaborate in this paper on the architecture and the environment defined in the platform. In addition, we discuss the performance of the baseline agents in the ApolloRL environment.
Abstract（参考訳）: 自動運転のための強化学習研究のためのオープンプラットフォームであるapollorlを紹介する。このプラットフォームは、トレーニング、シミュレーション、評価コンポーネントを備えた完全なクローズドループパイプラインを提供する。運転シナリオやPPO(Proximal Policy Optimization)やSAC(Soft Actor-Critic)エージェントなどの一般的なベースラインでは,300時間のリアルタイムデータが提供されている。本論文では,プラットフォームで定義されたアーキテクチャと環境について詳述する。また,ApolloRL環境におけるベースラインエージェントの性能についても検討した。

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