論文の概要: FastRLAP: A System for Learning High-Speed Driving via Deep RL and Autonomous Practicing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09831v1
• Date: Wed, 19 Apr 2023 17:33:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-04-20 13:28:08.741819
• Title: FastRLAP: A System for Learning High-Speed Driving via Deep RL and Autonomous Practicing
• Title（参考訳）: FastRLAP:Deep RLと自動運転による高速運転学習システム
• Authors: Kyle Stachowicz, Dhruv Shah, Arjun Bhorkar, Ilya Kostrikov, Sergey Levine
• Abstract要約: 本稿では、自律型小型RCカーを強化学習(RL)を用いた視覚的観察から積極的に駆動するシステムを提案する。 我々のシステムであるFastRLAP (faster lap)は、人間の介入なしに、シミュレーションや専門家によるデモンストレーションを必要とせず、現実世界で自律的に訓練する。 結果として得られたポリシーは、タイミングブレーキや回転の加速度などの突発的な運転スキルを示し、ロボットの動きを妨げる領域を避け、トレーニングの途中で同様の1対1のインタフェースを使用して人間のドライバーのパフォーマンスにアプローチする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.76084256567599
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a system that enables an autonomous small-scale RC car to drive aggressively from visual observations using reinforcement learning (RL). Our system, FastRLAP (faster lap), trains autonomously in the real world, without human interventions, and without requiring any simulation or expert demonstrations. Our system integrates a number of important components to make this possible: we initialize the representations for the RL policy and value function from a large prior dataset of other robots navigating in other environments (at low speed), which provides a navigation-relevant representation. From here, a sample-efficient online RL method uses a single low-speed user-provided demonstration to determine the desired driving course, extracts a set of navigational checkpoints, and autonomously practices driving through these checkpoints, resetting automatically on collision or failure. Perhaps surprisingly, we find that with appropriate initialization and choice of algorithm, our system can learn to drive over a variety of racing courses with less than 20 minutes of online training. The resulting policies exhibit emergent aggressive driving skills, such as timing braking and acceleration around turns and avoiding areas which impede the robot's motion, approaching the performance of a human driver using a similar first-person interface over the course of training.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、自律型小型RCカーを強化学習(RL)を用いた視覚観察から積極的に駆動するシステムを提案する。 我々のシステムであるFastRLAPは、人間の介入なしに、シミュレーションや専門家によるデモンストレーションを必要とせず、現実世界で自律的に訓練する。 我々は,RLポリシーと値関数の表現を,他の環境(低速で)をナビゲートする他のロボットの大きなデータセットから初期化し,ナビゲーション関連表現を提供する。 サンプル効率の高いオンラインRL法では,所望の走行経路を決定するために,低速ユーザが提供する1つのデモを使用して,一連のナビゲーションチェックポイントを抽出し,これらのチェックポイントを自律的に走行し,衝突や故障時に自動的にリセットする。 意外なことに、アルゴリズムの適切な初期化と選択によって、私たちのシステムは、オンライントレーニングを20分未満で、さまざまなレースコースを走らせることができる。 結果として得られたポリシーは、タイミングブレーキや回転の加速度などの突発的な運転スキルを示し、ロボットの動きを妨げる領域を避け、トレーニングの途中で同様の1対1のインタフェースを使用して人間のドライバーのパフォーマンスにアプローチする。

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