論文の概要: Self-Driving Car Racing: Application of Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22766v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 07:32:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:28:03.565095
• Title: Self-Driving Car Racing: Application of Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 自動車レースの深部強化学習への応用
• Authors: Florentiana Yuwono, Gan Pang Yen, Jason Christopher,
• Abstract要約: このプロジェクトの目的は、OpenAI Gymnasium CarRacing環境でシミュレーションカーを効率的に駆動するAIエージェントを開発することである。 本稿では,DQN(Deep Q-Network)やPPO(Proximal Policy Optimization)などのRLアルゴリズムや,トランスファーラーニングとリカレントニューラルネットワーク(RNN)を組み込んだ新たな適応手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper explores the application of deep reinforcement learning (RL) techniques in the domain of autonomous self-driving car racing. Motivated by the rise of AI-driven mobility and autonomous racing events, the project aims to develop an AI agent that efficiently drives a simulated car in the OpenAI Gymnasium CarRacing environment. We investigate various RL algorithms, including Deep Q-Network (DQN), Proximal Policy Optimization (PPO), and novel adaptations that incorporate transfer learning and recurrent neural networks (RNNs) for enhanced performance. The project demonstrates that while DQN provides a strong baseline for policy learning, integrating ResNet and LSTM models significantly improves the agent's ability to capture complex spatial and temporal dynamics. PPO, particularly in continuous action spaces, shows promising results for fine control, although challenges such as policy collapse remain. We compare the performance of these approaches and outline future research directions focused on improving computational efficiency and addressing model stability. Our findings contribute to the ongoing development of AI systems in autonomous driving and related control tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自動運転車レース分野における深部強化学習(RL)技術の応用について検討する。 AI駆動のモビリティと自律レースイベントの台頭によって、このプロジェクトは、OpenAI Gymnasium CarRacing環境でシミュレーションカーを効率的に駆動するAIエージェントの開発を目指している。 本稿では,DQN(Deep Q-Network)やPPO(Proximal Policy Optimization)などのRLアルゴリズムや,トランスファーラーニングとリカレントニューラルネットワーク(RNN)を組み込んだ新たな適応手法について検討する。 このプロジェクトは、DQNがポリシー学習の強力なベースラインを提供する一方で、ResNetとLSTMモデルを統合することで、複雑な空間的および時間的ダイナミクスをキャプチャするエージェントの能力が大幅に向上することを示した。 PPOは、特に連続的な行動空間において、政策崩壊のような課題は残るが、細かい制御のための有望な結果を示す。 本稿では,これらの手法の性能を比較し,計算効率の向上とモデル安定性への取り組みに焦点をあてた今後の研究の方向性を概説する。 我々の発見は、自律運転と関連する制御タスクにおけるAIシステムの継続的な開発に寄与する。

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