論文の概要: Partial End-to-end Reinforcement Learning for Robustness Against Modelling Error in Autonomous Racing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06406v2
• Date: Mon, 5 Aug 2024 17:00:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 23:55:54.589262
• Title: Partial End-to-end Reinforcement Learning for Robustness Against Modelling Error in Autonomous Racing
• Title（参考訳）: 自動レースにおけるロバスト性に対する部分的エンドツーエンド強化学習
• Authors: Andrew Murdoch, Johannes Cornelius Schoeman, Hendrik Willem Jordaan,
• Abstract要約: 本稿では、自動運転車における強化学習(RL)ソリューションの性能向上の問題に対処する。 計画タスクと制御タスクを分離する部分的なエンドツーエンドアルゴリズムを提案する。 従来の制御器のロバスト性を活用することにより,本アルゴリズムは標準のエンドツーエンドアルゴリズムよりもモデルミスマッチに対するロバスト性を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we address the issue of increasing the performance of reinforcement learning (RL) solutions for autonomous racing cars when navigating under conditions where practical vehicle modelling errors (commonly known as \emph{model mismatches}) are present. To address this challenge, we propose a partial end-to-end algorithm that decouples the planning and control tasks. Within this framework, an RL agent generates a trajectory comprising a path and velocity, which is subsequently tracked using a pure pursuit steering controller and a proportional velocity controller, respectively. In contrast, many current learning-based (i.e., reinforcement and imitation learning) algorithms utilise an end-to-end approach whereby a deep neural network directly maps from sensor data to control commands. By leveraging the robustness of a classical controller, our partial end-to-end driving algorithm exhibits better robustness towards model mismatches than standard end-to-end algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,実車モデリングエラー(通称「emph{model mismatches}」)が存在する状況下での自律走行車における強化学習(RL)ソリューションの性能向上の問題に対処する。 この課題に対処するために,計画タスクと制御タスクを分離する部分的なエンドツーエンドアルゴリズムを提案する。 この枠組み内で、RLエージェントは、経路と速度からなる軌道を生成し、その後、純追従ステアリングコントローラと比例速度コントローラを用いて追従する。 対照的に、多くの現在の学習ベースアルゴリズム(強化と模倣学習)は、深いニューラルネットワークがセンサーデータから制御コマンドを直接マップするエンドツーエンドのアプローチを利用している。 従来の制御器のロバスト性を活用することにより,本アルゴリズムは標準のエンドツーエンドアルゴリズムよりもモデルミスマッチに対するロバスト性を向上する。

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