論文の概要: Let Hybrid A* Path Planner Obey Traffic Rules: A Deep Reinforcement Learning-Based Planning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01216v1
• Date: Mon, 1 Jul 2024 12:00:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 21:49:58.212663
• Title: Let Hybrid A* Path Planner Obey Traffic Rules: A Deep Reinforcement Learning-Based Planning Framework
• Title（参考訳）: ハイブリッドA*パスプランナーが交通ルールを無視する: 深い強化学習に基づく計画フレームワーク
• Authors: Xibo Li, Shruti Patel, Christof Büskens,
• Abstract要約: 本研究では、ハイブリッドA*経路計画のような低レベルアルゴリズムと深層強化学習(DRL)を組み合わせることで、高レベルな意思決定を行う。 ハイブリッドA*プランナーは、モデル予測コントローラ(MPC)によって実行される衝突のない軌道を生成することができる さらに、DRLアルゴリズムは、選択した時間内にレーン変更コマンドを一貫性を保つことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep reinforcement learning (DRL) allows a system to interact with its environment and take actions by training an efficient policy that maximizes self-defined rewards. In autonomous driving, it can be used as a strategy for high-level decision making, whereas low-level algorithms such as the hybrid A* path planning have proven their ability to solve the local trajectory planning problem. In this work, we combine these two methods where the DRL makes high-level decisions such as lane change commands. After obtaining the lane change command, the hybrid A* planner is able to generate a collision-free trajectory to be executed by a model predictive controller (MPC). In addition, the DRL algorithm is able to keep the lane change command consistent within a chosen time-period. Traffic rules are implemented using linear temporal logic (LTL), which is then utilized as a reward function in DRL. Furthermore, we validate the proposed method on a real system to demonstrate its feasibility from simulation to implementation on real hardware.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習(DRL)は、システムが環境と対話し、自己定義の報酬を最大化する効率的な政策を訓練することで行動を起こすことを可能にする。 自律運転では、ハイレベル意思決定の戦略として使用できるが、ハイブリッドA*経路計画のような低レベルアルゴリズムは、局所軌道計画問題の解法を証明している。 本研究では、DRLが車線変更コマンドなどの高レベルな決定を行う2つの手法を組み合わせる。 レーン変更コマンドを得た後、ハイブリッドA*プランナは、モデル予測コントローラ(MPC)によって実行される衝突のない軌道を生成することができる。 さらに、DRLアルゴリズムは、選択した時間内にレーン変更コマンドを一貫性を保つことができる。 トラフィックルールは線形時間論理(LTL)を用いて実装され、DRLの報酬関数として使用される。 さらに,提案手法を実システム上で検証し,シミュレーションから実ハードウェアへの実装の実現可能性を示す。

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