Fugu-MT 論文翻訳(概要): Nav-Q: Quantum Deep Reinforcement Learning for Collision-Free Navigation of Self-Driving Cars

論文の概要: Nav-Q: Quantum Deep Reinforcement Learning for Collision-Free Navigation of Self-Driving Cars

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12875v1
Date: Mon, 20 Nov 2023 09:25:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-23 17:49:25.854894
Title: Nav-Q: Quantum Deep Reinforcement Learning for Collision-Free Navigation of Self-Driving Cars
Title（参考訳）: Nav-Q:自動運転車の衝突回避ナビゲーションのための量子深部強化学習
Authors: Akash Sinha, Antonio Macaluso, Matthias Klusch
Abstract要約: 自動運転車の衝突回避ナビゲーション(CFN)のための量子支援型Deep Reinforcement Learning(DRL)アルゴリズムであるNav-Qを提案する。 Nav-Qはアクター批判的アプローチに基づいており、批判者は近距離量子デバイスに適したハイブリッド量子古典的アルゴリズムを用いて実装される。 CARLAドライビングシミュレータを用いて,最先端DRL手法の評価のためのデファクト標準ベンチマークであるNav-Qの性能を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.532202013576547
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The challenge of collision-free navigation (CFN) for self-driving cars is an NP-hard problem addressed through Deep Reinforcement Learning (DRL). Despite the effectiveness of DRL methods, their application demands significant computing resources and prolonged training periods to establish a resilient agent. On the other hand, quantum reinforcement learning algorithms have recently demonstrated faster convergence and improved stability in simple, non-real-world environments. However, their application in the real-world CFN domain has not been explored, and their direct adaptation would require a quantum computing device onboard the vehicle for testing. In this work, we propose Nav-Q, the first quantum-supported DRL algorithm for CFN of self-driving cars, that leverages quantum computation for improving the training performance without the requirement for onboard quantum hardware. Nav-Q is based on the actor-critic approach, where the critic is implemented using a hybrid quantum-classical algorithm suitable for near-term quantum devices. We assess the performance of Nav-Q using the CARLA driving simulator, a de facto standard benchmark for evaluating state-of-the-art DRL methods. Our empirical evaluations showcase that Nav-Q surpasses its classical counterpart not only in terms of training stability but also, in certain instances, with respect to the convergence rate when analyzing the Reward vs. Episode curve. This enhancement is accomplished without negatively impacting the learned policy by the agent. Furthermore, we assess Nav-Q in relation to effective dimension, unveiling that the incorporation of a quantum component results in a model possessing greater descriptive power compared to classical baselines. Finally, we evaluate the performance of Nav-Q using noisy quantum simulation, observing that the quantum noise enhances the exploratory tendencies of the agent during training.
Abstract（参考訳）: 自動運転車における衝突のないナビゲーション(CFN)の課題は、深層強化学習(DRL)を通して解決されるNPハード問題である。 drl法の有効性にもかかわらず、彼らの応用は回復力のあるエージェントを確立するために重要な計算資源と長期間の訓練期間を必要としている。一方で、量子強化学習アルゴリズムは、単純な非現実環境において、より高速な収束と安定性の向上を最近実証している。しかし、実世界のcfnドメインでの彼らの応用は検討されておらず、直接適用するには車両に搭載された量子コンピューティング装置が必要である。本研究では,自動運転車用CFNのための最初の量子支援型DRLアルゴリズムであるNav-Qを提案する。 Nav-Qはアクター批判的アプローチに基づいており、批判者は短期量子デバイスに適したハイブリッド量子古典アルゴリズムを用いて実装される。 CARLAドライビングシミュレータを用いて,最先端DRL手法の評価のためのデファクト標準ベンチマークであるNav-Qの性能を評価する。実験により,Nav-Q はトレーニング安定性だけでなく,Reward と Episode の曲線解析における収束率についても古典的よりも優れていることが示された。この強化はエージェントが学習したポリシーに悪影響を与えることなく達成される。さらに,Nav-Qを有効次元で評価し,量子部品の組み込みにより,古典的ベースラインよりも説明力の高いモデルが得られることを示した。最後に, 雑音量子シミュレーションによるnav-qの性能評価を行い, 量子ノイズがエージェントの探索的傾向を高めることを観測した。

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