Using Deep Reinforcement Learning Methods for Autonomous Vessels in 2D Environments
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned Surface Vehicles technology (USVs) is an exciting topic that essentially deploys an algorithm to safely and efficiently performs a mission. Although reinforcement learning is a well-known approach to modeling such a task, instability and divergence may occur when combining off-policy and function approximation. In this work, we used deep reinforcement learning combining Q-learning with a neural representation to avoid instability. Our methodology uses deep q-learning and combines it with a rolling wave planning approach on agile methodology. Our method contains two critical parts in order to perform missions in an unknown environment. The first is a path planner that is responsible for generating a potential effective path to a destination without considering the details of the root. The latter is a decision-making module that is responsible for short-term decisions on avoiding obstacles during the near future steps of USV exploitation within the context of the value function. Simulations were performed using two algorithms: a basic vanilla vessel navigator (VVN) as a baseline and an improved one for the vessel navigator with a planner and local view (VNPLV). Experimental results show that the proposed method enhanced the performance of VVN by 55.31 on average for long-distance missions. Our model successfully demonstrated obstacle avoidance by means of deep reinforcement learning using planning adaptive paths in unknown environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».