論文の概要: Vessel-following model for inland waterways based on deep reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03257v1
• Date: Thu, 7 Jul 2022 12:19:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-08 22:04:14.861965
• Title: Vessel-following model for inland waterways based on deep reinforcement learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習に基づく内陸水路の船尾追従モデル
• Authors: Fabian Hart, Ostap Okhrin, Martin Treiber
• Abstract要約: 本研究の目的は、複雑な車両動特性と環境障害に対するRLに基づく車両追従の実現可能性を検討することである。 そこで本研究では,現実的な船舶力学に基づく内陸水路の船体追従モデルを構築した。 モデルでは,すべてのシナリオにおいて安全で快適な運転が示され,優れた一般化能力が証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While deep reinforcement learning (RL) has been increasingly applied in designing car-following models in the last years, this study aims at investigating the feasibility of RL-based vehicle-following for complex vehicle dynamics and strong environmental disturbances. As a use case, we developed an inland waterways vessel-following model based on realistic vessel dynamics, which considers environmental influences, such as varying stream velocity and river profile. We extracted natural vessel behavior from anonymized AIS data to formulate a reward function that reflects a realistic driving style next to comfortable and safe navigation. Aiming at high generalization capabilities, we propose an RL training environment that uses stochastic processes to model leading trajectory and river dynamics. To validate the trained model, we defined different scenarios that have not been seen in training, including realistic vessel-following on the Middle Rhine. Our model demonstrated safe and comfortable driving in all scenarios, proving excellent generalization abilities. Furthermore, traffic oscillations could effectively be dampened by deploying the trained model on a sequence of following vessels.
• Abstract（参考訳）: 近年, 自動車追従モデルの設計において, 深部強化学習 (RL) が適用されてきているが, 複雑な車両力学および環境障害に対するRLに基づく車両追従の実現可能性について検討する。 そこで,本研究では,河川の流速や河川形状の変動など環境影響を考慮した,現実的な船舶動力学に基づく内陸水路追従モデルを開発した。 匿名化したaisデータから自然血管の挙動を抽出し,快適で安全なナビゲーションに隣接する現実的な運転スタイルを反映した報酬関数を定式化した。 高汎化能力を目指して,確率過程を用いて先導軌道と河川力学をモデル化するrl訓練環境を提案する。 トレーニングされたモデルを検証するために、ミドルラインでの現実的な容器追跡など、トレーニングで見られなかったさまざまなシナリオを定義しました。 我々のモデルは、あらゆるシナリオにおいて安全で快適な運転を示し、優れた一般化能力を示した。 さらに、後続の船列に訓練されたモデルを配置することで、交通振動を効果的に抑制することができる。

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