Vi visar den första tillämpningen av djup förstärkning inlärning för autonom körning. Från slumpmässigt initierade parametrar, vår modell kan lära sig en policy för körfält följer i en handfull utbildningsavsnitt med hjälp av en enda monokulära bild som ingång. Vi erbjuder en allmän och enkel belöning: den sträcka som fordonet färdas utan att säkerhetsföraren tar kontroll. Vi använder en kontinuerlig, modellfri djupt förstärkande inlärningsalgoritm, med all prospektering och optimering som utförs på fordonet. Detta visar på en ny ram för autonom körning som går från att förlita sig på definierade logiska regler, kartläggning och direkt övervakning. Vi diskuterar utmaningarna och möjligheterna att skala detta tillvägagångssätt till ett bredare utbud av autonoma köruppgifter.
Kendall m.fl. REF visade den första tillämpningen av djup RL till verkliga världen autonom körning.
Learning to Drive in a Day
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Engineering']}