論文の概要: Vehicle lateral control using Machine Learning for automated vehicle
guidance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08187v1
- Date: Tue, 14 Mar 2023 19:14:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-16 15:41:08.685946
- Title: Vehicle lateral control using Machine Learning for automated vehicle
guidance
- Title（参考訳）: 自動車両誘導のための機械学習による車両横方向制御
- Authors: Akash Fogla, Kanish Kumar, Sunnay Saurav, Bishnu ramanujan
- Abstract要約: 安全クリティカルシステムで使用される機械学習モデルにおいて、意思決定の不確実性は不可欠である。
本研究では,機械学習モデルを用いて車両の横方向制御系を設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Uncertainty in decision-making is crucial in the machine learning model used
for a safety-critical system that operates in the real world. Therefore, it is
important to handle uncertainty in a graceful manner for the safe operation of
the CPS. In this work, we design a vehicle's lateral controller using a
machine-learning model. To this end, we train a random forest model that is an
ensemble model and a deep neural network model. Due to the ensemble in the
random forest model, we can predict the confidence/uncertainty in the
prediction. We train our controller on data generated from running the car on
one track in the simulator and tested it on other tracks. Due to prediction in
confidence, we could decide when the controller is less confident in prediction
and takes control if needed. We have two results to share: first, even on a
very small number of labeled data, a very good generalization capability of the
random forest-based regressor in comparison with a deep neural network and
accordingly random forest controller can drive on another similar track, where
the deep neural network-based model fails to drive, and second confidence in
predictions in random forest controller makes it possible to let us know when
the controller is not confident in prediction and likely to fail. By creating a
threshold, it was possible to take control when the controller is not safe and
that is missing in a deep neural network-based controller.
- Abstract（参考訳）: 意思決定の不確実性は、現実世界で動作する安全クリティカルなシステムに使用される機械学習モデルにおいて重要である。
したがって、CPSの安全な運用には、優雅な方法で不確実性を扱うことが重要である。
本研究では,機械学習モデルを用いて車両の側方制御系を設計する。
この目的のために,アンサンブルモデルとディープニューラルネットワークモデルであるランダムフォレストモデルをトレーニングする。
ランダム森林モデルにおけるアンサンブルにより、予測における信頼/不確実性を予測できる。
シミュレーターの1トラックで車を走らせ、他のトラックでテストしたデータに基づいて、コントローラをトレーニングします。
信頼性の予測により、いつコントローラが予測に自信がなく、必要に応じて制御されるのかを判断できる。
We have two results to share: first, even on a very small number of labeled data, a very good generalization capability of the random forest-based regressor in comparison with a deep neural network and accordingly random forest controller can drive on another similar track, where the deep neural network-based model fails to drive, and second confidence in predictions in random forest controller makes it possible to let us know when the controller is not confident in prediction and likely to fail.
しきい値を作成することで、コントローラが安全ではなく、ディープニューラルネットワークベースのコントローラに欠けている場合に制御を行うことが可能になる。
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