Robotar som navigerar bland fotgängare använder kollisionsundvikande algoritmer för att möjliggöra säker och effektiv drift. Den senaste tidens arbeten ger en djupgående förstärkning av lärandet som en ram för att modellera de komplexa interaktionerna och samarbetet. Men de implementeras med hjälp av viktiga antaganden om andra agenters beteende som avviker från verkligheten när antalet agenter i miljön ökar. Detta arbete utökar vårt tidigare tillvägagångssätt för att utveckla en algoritm som lär sig att undvika kollisioner bland en mängd olika typer av dynamiska agenter utan att anta att de följer några särskilda beteenderegler. Detta arbete introducerar också en strategi med LSTM som gör det möjligt för algoritmen att använda observationer av ett godtyckligt antal andra agenter, istället för tidigare metoder som har en fast observationsstorlek. Den föreslagna algoritmen överträffar vårt tidigare tillvägagångssätt i simulering när antalet agenter ökar, och algoritmen demonstreras på ett helt autonomt robotfordon som färdas i mänsklig gånghastighet.
Arbetet i REF föreslår en decentraliserad multiagentalgoritm för undvikande av kollisioner som bygger på djupt förstärkande lärande.
Motion Planning Among Dynamic, Decision-Making Agents with Deep Reinforcement Learning
{'venue': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}