Att stärka lärandet betraktas som en lovande riktning för att driva på det politiska lärandet. Att utbilda självkörande fordon med förstärkt inlärning i verklig miljö innebär dock att försök och terror inte är överkomliga. Det är mer önskvärt att först träna i en virtuell miljö och sedan förflytta sig till den verkliga miljön. I detta dokument föreslår vi ett nytt realistiskt översättningsnätverk för att få modellen utbildad i virtuell miljö att fungera i verkligheten. Det föreslagna nätverket kan omvandla icke-realistisk virtuell bildinmatning till en realistisk med liknande scenstruktur. Med tanke på realistiska ramar som input, körpolitik tränas genom förstärkning lärande kan fint anpassa sig till verkliga världen körning. Experiment visar att vårt föreslagna virtuella till verkliga (VR) förstärkning lärande (RL) fungerar ganska bra. Såvitt vi vet är detta det första framgångsrika fallet med körpolitik som utbildats genom att stärka lärandet och som kan anpassas till verkliga kördata. Autonom körning syftar till att få ett fordon att känna sin miljö och navigera utan mänsklig input. För att uppnå detta mål är den viktigaste uppgiften att lära sig körpolicyn som automatiskt ger styrsignaler för ratt, gas, broms, etc., baserat på observerad omgivning. Den raka framåt idén är end-to-end övervakad lärande [3, 4], som tränar en neural nätverksmodell kartläggning visuell ingång direkt till handling output, och utbildningsdata är märkt bild-action par. En övervakad metod kräver dock vanligtvis stora mängder data för att utbilda en modell [31] som kan generaliseras till olika miljöer. Att få fram sådan mängd data är tidskrävande och kräver ett betydande mänskligt engagemang. Däremot behöver man inte uttrycklig övervakning av människor för att stärka inlärningen genom att pröva och terrorisera. På senare tid har förstärkt lärande ansetts vara en lovande teknik för att lära sig driva politik på grund av sin expertis i att planera åtgärder [15, 23, 25]. För att förstärka inlärningen krävs det dock att agenter interagerar med miljöer, och oönskade köråtgärder skulle inträffa. Utbildning autonoma drivande bilar i verkliga världen kommer att orsaka skador på fordon och omgivningen. Därför är de flesta av dagens forskning inom autonom körning med förstärkt inlärning inriktad på simuleringar [15, 18, 25] snarare än utbildning i verkligheten. Medan en agent utbildad med förstärkning lärande uppnår
Författarna till REF föreslog ett nätverk som kan omvandla icke-realistiska virtuella bilder till realistiska bilder med liknande scenstruktur.
Virtual to Real Reinforcement Learning for Autonomous Driving
{'venue': 'Proceedings of the British Machine Vision Conference (BMVC) 2017 (Spotlight)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}