論文の概要: DRL-Based Trajectory Tracking for Motion-Related Modules in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15991v3
• Date: Sun, 24 Mar 2024 04:45:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 03:17:47.893665
• Title: DRL-Based Trajectory Tracking for Motion-Related Modules in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律走行における運動関連モジュールのDRLに基づく軌道追跡
• Authors: Yinda Xu, Lidong Yu,
• Abstract要約: 本稿では,自律運転システムにおける動作関連モジュールに対するディープ強化学習に基づく軌道追跡手法を提案する。 DLの表現学習能力とRLの探索特性は強靭性と精度の向上をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.006414390664518
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous driving systems are always built on motion-related modules such as the planner and the controller. An accurate and robust trajectory tracking method is indispensable for these motion-related modules as a primitive routine. Current methods often make strong assumptions about the model such as the context and the dynamics, which are not robust enough to deal with the changing scenarios in a real-world system. In this paper, we propose a Deep Reinforcement Learning (DRL)-based trajectory tracking method for the motion-related modules in autonomous driving systems. The representation learning ability of DL and the exploration nature of RL bring strong robustness and improve accuracy. Meanwhile, it enhances versatility by running the trajectory tracking in a model-free and data-driven manner. Through extensive experiments, we demonstrate both the efficiency and effectiveness of our method compared to current methods. Code and documentation are released to facilitate both further research and industrial deployment.
• Abstract（参考訳）: 自律運転システムは、常にプランナーやコントローラのような運動関連モジュール上に構築される。 運動関連モジュールが原始的なルーチンであるためには、正確で堅牢な軌道追跡法が不可欠である。 現在の手法は、コンテキストやダイナミクスのようなモデルについて強い仮定をすることが多いが、現実のシステムの変化するシナリオに対処するのに十分なロバストではない。 本稿では,自律走行システムにおける運動関連モジュールに対する深部強化学習(DRL)に基づく軌道追跡手法を提案する。 DLの表現学習能力とRLの探索特性は強靭性と精度の向上をもたらす。 一方、モデルフリーでデータ駆動の方法で軌道追跡を実行することで、汎用性を向上させる。 実験により,本手法の有効性と有効性について検討した。 コードとドキュメントは、さらなる研究と産業展開を促進するためにリリースされている。

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