Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Conflicts-free, Speed-lossless KAN-based Reinforcement Learning Decision System for Interactive Driving in Roundabouts

論文の概要: A Conflicts-free, Speed-lossless KAN-based Reinforcement Learning Decision System for Interactive Driving in Roundabouts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08242v2
Date: Fri, 12 Sep 2025 16:03:33 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-15 16:03:07.770028
Title: A Conflicts-free, Speed-lossless KAN-based Reinforcement Learning Decision System for Interactive Driving in Roundabouts
Title（参考訳）: 衝突のない高速ロバストなKANを用いたラウンドアウェイにおける対話運転のための強化学習システム
Authors: Zhihao Lin, Zhen Tian, Jianglin Lan, Qi Zhang, Ziyang Ye, Hanyang Zhuang, Xianxian Zhao,
Abstract要約: 本稿では,様々な交通状況における安全かつ効率的な運転を促進する学習に基づくアルゴリズムを提案する。 KAN(Kolmogorov-Arnold Network)は、AVの環境理解を改善する。実験結果から,提案システムは最先端の手法よりも一貫して優れていることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.714573474722282
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Safety and efficiency are crucial for autonomous driving in roundabouts, especially mixed traffic with both autonomous vehicles (AVs) and human-driven vehicles. This paper presents a learning-based algorithm that promotes safe and efficient driving across varying roundabout traffic conditions. A deep Q-learning network is used to learn optimal strategies in complex multi-vehicle roundabout scenarios, while a Kolmogorov-Arnold Network (KAN) improves the AVs' environmental understanding. To further enhance safety, an action inspector filters unsafe actions, and a route planner optimizes driving efficiency. Moreover, model predictive control ensures stability and precision in execution. Experimental results demonstrate that the proposed system consistently outperforms state-of-the-art methods, achieving fewer collisions, reduced travel time, and stable training with smooth reward convergence.
Abstract（参考訳）: 安全と効率性は、特に自律走行車(AV)と人間駆動車の両方との混合交通において、ラウンドアバウンドでの自動運転にとって不可欠である。本稿では,様々な交通状況における安全かつ効率的な運転を促進する学習に基づくアルゴリズムを提案する。深層Qラーニングネットワークは複雑なマルチサイクルのラウンドアバウンドシナリオにおいて最適な戦略を学習するために使用され、一方KAN(Kolmogorov-Arnold Network)はAVの環境理解を改善している。安全をさらに高めるため、動作検査器は安全でない動作をフィルタリングし、経路プランナーは運転効率を最適化する。さらに、モデル予測制御により、実行時の安定性と精度が保証される。実験結果から,提案手法は従来手法より一貫して優れ,衝突が少なく,走行時間が短縮され,スムーズな報酬収束を伴う安定した訓練が可能であった。

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