論文の概要: Evaluation of Safety Constraints in Autonomous Navigation with Deep
Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14568v1
- Date: Thu, 27 Jul 2023 01:04:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-28 16:08:20.070371
- Title: Evaluation of Safety Constraints in Autonomous Navigation with Deep
Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 深部強化学習による自律走行における安全制約の評価
- Authors: Brian Angulo, Gregory Gorbov, Aleksandr Panov, Konstantin Yakovlev
- Abstract要約: 学習可能なナビゲーションポリシとして,セーフとアンセーフの2つを比較します。
安全なポリシは、制約をアカウントに含めますが、もう一方はそうではありません。
安全政策は、よりクリアランスの高い軌道を生成することができ(障害物によらず)、全体的な性能を犠牲にすることなく、トレーニング中に衝突を減らすことができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While reinforcement learning algorithms have had great success in the field
of autonomous navigation, they cannot be straightforwardly applied to the real
autonomous systems without considering the safety constraints. The later are
crucial to avoid unsafe behaviors of the autonomous vehicle on the road. To
highlight the importance of these constraints, in this study, we compare two
learnable navigation policies: safe and unsafe. The safe policy takes the
constraints into account, while the other does not. We show that the safe
policy is able to generate trajectories with more clearance (distance to the
obstacles) and makes less collisions while training without sacrificing the
overall performance.
- Abstract（参考訳）: 強化学習アルゴリズムは自律ナビゲーションの分野で大きな成功を収めているが、安全性の制約を考慮せずに実際の自律システムに適用することはできない。
後述は、道路上の自動運転車の安全でない行動を避けるために不可欠である。
これらの制約の重要性を強調するため,本研究では,学習可能な2つのナビゲーションポリシー,safeとunsafeを比較した。
セーフポリシーは制約を考慮に入れますが、他のポリシーは考慮しません。
安全ポリシーは、よりクリアランス(障害物までの距離)で軌道を生成することができ、全体的な性能を犠牲にすることなく、トレーニング中に衝突を少なくできることを示す。
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