論文の概要: Spatial-temporal recurrent reinforcement learning for autonomous ships

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01004v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 10:08:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 14:39:51.142115
• Title: Spatial-temporal recurrent reinforcement learning for autonomous ships
• Title（参考訳）: 自律船の時空間リカレント強化学習
• Authors: Martin Waltz and Ostap Okhrin
• Abstract要約: 本稿では,自律船を操縦するDeep $Q$-Networksのための時空間リカレントニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 ネットワーク設計は、周囲のターゲット船の任意の数の処理を可能にし、部分的な観測可能性に対して堅牢性を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The paper proposes a spatial-temporal recurrent neural network architecture for Deep $Q$-Networks to steer an autonomous ship. The network design allows handling an arbitrary number of surrounding target ships while offering robustness to partial observability. Further, a state-of-the-art collision risk metric is proposed to enable an easier assessment of different situations by the agent. The COLREG rules of maritime traffic are explicitly considered in the design of the reward function. The final policy is validated on a custom set of newly created single-ship encounters called "Around the Clock" problems and the commonly chosen Imazu (1987) problems, which include 18 multi-ship scenarios. Additionally, the framework shows robustness when deployed simultaneously in multi-agent scenarios. The proposed network architecture is compatible with other deep reinforcement learning algorithms, including actor-critic frameworks.
• Abstract（参考訳）: 本論文は,自律船を操縦する深層ネットワークのための空間-時間的リカレントニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 ネットワーク設計は、部分的観測可能性に対して堅牢性を提供しながら、任意の数の周囲の標的船を扱うことができる。 さらに, エージェントによる異なる状況の簡易評価を可能にするため, 最先端の衝突リスク指標を提案する。 海上交通のCOLREG規則は、報酬関数の設計において明確に考慮されている。 最終方針は、"Around the Clock"問題と呼ばれる、新しく作成されたシングルシップの遭遇と18のマルチシップシナリオを含む、一般的に選択された今津(1987年)問題に基づいて検証される。 さらに、マルチエージェントシナリオで同時にデプロイする場合、フレームワークは堅牢性を示す。 提案するネットワークアーキテクチャは、アクター批判フレームワークを含む他の深層強化学習アルゴリズムと互換性がある。

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