A Reinforcement Learning Based Approach for Controlling Autonomous Vehicles in Complex Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous driving has gained an increased interest in both academia and industry, as autonomous vehicles (AVs) significantly improve road safety by reducing traffic accidents and human injuries. Motion control remains one of the main functions of Autonomous Vehicles, which generates the steering angle and velocity of the vehicle. While traditional Machine Learning techniques have been extensively used in the past to improve motion control in AVs, the attention has been recently drawn to the use of Deep Learning (DL) and Deep Reinforcement Learning (DRL) techniques. These techniques have been applied to improve motion control of AVs and to help them learn from their environment. However, existing works are limited to dealing with simple scenarios without taking into consideration other road participants (e.g., other vehicles, pedestrians, cyclists, and motorcycles). In this paper, we propose a DRL-based model using Deep-Q Networks to control the AV in a complex scenario with dense traffic involving road participants. The AV learns the policy of different actions to reach its destination in an intersection without accidents. We tested and validated our proposed approach using the CARLA simulator. The obtained results demonstrated the efficiency of our solution by achieving better learning in terms of travel delay and avoiding collisions.
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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 | 0,000 |
| 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 ».