Abstract-Autonomous körning i en trång miljö, t.ex. en upptagen trafikkorsning, är en olöst utmaning för robotik. Robotfordonet måste brottas med en dynamisk och delvis observerbar miljö, bullriga sensorer och många agenter. Ett principfast tillvägagångssätt är att formalisera det som en partiellt observerbar Markov beslutsprocess (POMDP) och lösa det genom online trosträdssökning. För att hantera en stor publik och uppnå realtidsprestanda i denna mycket utmanande miljö föreslår vi LeTS-Drive, som integrerar online POMDP planering och djupt lärande. Den består av två faser. I offline-fasen lär vi oss en policy och motsvarande värdefunktion genom att imitera trosträdssökningen. I online-fasen styr den inlärda policyn och värdefunktionen trosträdssökningen. LeTS-Drive utnyttjar den robusta planeringen och inlärningens gångeffektivitet för att förbättra bådas prestanda. Experimentella resultat i simulering visar att LeTS-Drive överträffar antingen planering eller imitation av lärande ensam och utvecklar sofistikerade körfärdigheter.
Senast använde LeTS-Drive REF online trosträdssökning för att lära sig ett värde och en policyfunktion för autonom körning i ett trångt utrymme.
LeTS-Drive: Driving in a Crowd by Learning from Tree Search
{'venue': 'Proc. Robotics: Science&Systems (RSS), 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}