Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimizing Trajectories for Highway Driving with Offline Reinforcement Learning

論文の概要: Optimizing Trajectories for Highway Driving with Offline Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10949v1
Date: Mon, 21 Mar 2022 13:13:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-22 18:40:53.487732
Title: Optimizing Trajectories for Highway Driving with Offline Reinforcement Learning
Title（参考訳）: オフライン強化学習による高速道路走行の最適化
Authors: Branka Mirchevska, Moritz Werling, Joschka Boedecker
Abstract要約: 自律運転に対する強化学習に基づくアプローチを提案する。我々のエージェントの性能を他の4つのハイウェイ運転エージェントと比較する。ランダムに収集されたデータを持つオフライントレーニングエージェントが、望ましい速度に可能な限り近い速度で、他のエージェントよりも優れた速度で、スムーズに駆動することを学ぶことを実証します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.970409518725491
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Implementing an autonomous vehicle that is able to output feasible, smooth and efficient trajectories is a long-standing challenge. Several approaches have been considered, roughly falling under two categories: rule-based and learning-based approaches. The rule-based approaches, while guaranteeing safety and feasibility, fall short when it comes to long-term planning and generalization. The learning-based approaches are able to account for long-term planning and generalization to unseen situations, but may fail to achieve smoothness, safety and the feasibility which rule-based approaches ensure. Hence, combining the two approaches is an evident step towards yielding the best compromise out of both. We propose a Reinforcement Learning-based approach, which learns target trajectory parameters for fully autonomous driving on highways. The trained agent outputs continuous trajectory parameters based on which a feasible polynomial-based trajectory is generated and executed. We compare the performance of our agent against four other highway driving agents. The experiments are conducted in the Sumo simulator, taking into consideration various realistic, dynamically changing highway scenarios, including surrounding vehicles with different driver behaviors. We demonstrate that our offline trained agent, with randomly collected data, learns to drive smoothly, achieving velocities as close as possible to the desired velocity, while outperforming the other agents. Code, training data and details available at: https://nrgit.informatik.uni-freiburg. de/branka.mirchevska/offline-rl-tp.
Abstract（参考訳）: 実現可能で、滑らかで、効率的な軌道を出力できる自動運転車の実装は、長年の課題です。ルールベースと学習ベースの2つのカテゴリに分類されるいくつかのアプローチが検討されている。ルールベースのアプローチは、安全性と実現可能性を保証する一方で、長期的な計画と一般化に関しては不十分である。学習に基づくアプローチは、未認識の状況に対する長期的な計画と一般化を考慮できるが、滑らかさ、安全性、ルールベースのアプローチが保証する実現可能性を達成することができない可能性がある。したがって、2つのアプローチを組み合わせることは、両者から最良の妥協を得るための明らかなステップである。高速道路における完全自律走行のための目標軌跡パラメータを学習する強化学習ベースアプローチを提案する。トレーニングされたエージェントは、実行可能な多項式ベースの軌道を生成し実行するための連続的な軌道パラメータを出力する。我々のエージェントの性能を他の4つのハイウェイ運転エージェントと比較する。実験は相撲シミュレータで行われ,運転行動の異なる周辺車両を含む,様々な現実的かつ動的に変化する高速道路シナリオを考慮した。我々のオフライントレーニングエージェントは、ランダムに収集されたデータで、スムーズな運転を学び、所望の速度にできるだけ近い速度で到達し、他のエージェントよりも優れています。コード、トレーニングデータ、詳細はhttps://nrgit.informatik.uni-freiburg。 de/branka.mirchevska/offline-rl-tp

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