Abstract-Machine inlärningstekniker har visat sig överträffa många regelbaserade system för beslutsfattandet av autonoma fordon. Det är dock svårt att tillämpa maskininlärning på grund av möjligheten att genomföra osäkra åtgärder och långsamma inlärningsfrekvenser. Vi tar itu med dessa frågor genom att lägga fram en förstärkt inlärningsbaserad strategi, som kombineras med formell säkerhetskontroll för att säkerställa att endast säkra åtgärder väljs när som helst. Vi låter en djupt förstärkning lärande (RL) agent lära sig att köra så nära en önskad hastighet som möjligt genom att utföra rimliga körfält förändringar på simulerade motorvägar med ett godtyckligt antal körfält. Genom att använda en minimal stat representation, som endast består av 13 kontinuerliga funktioner, och en Deep Q-Network (DQN), kan vi uppnå snabb inlärningshastighet. Vår RL-agent kan lära sig den önskade uppgiften utan att orsaka kollisioner och överträffar en komplex, regelbaserad agent som vi använder för benchmarking.
Därför har förstärkning lärande kombinerats med formell verifiering för att säkerställa att endast säkra åtgärder utförs av förstärkningen lärande algoritm REF.
High-level Decision Making for Safe and Reasonable Autonomous Lane Changing using Reinforcement Learning
{'venue': '2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'journal': '2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}