ApolloRL:自律運転のための強化学習プラットフォーム【JST・京大機械翻訳】

Gao Fei; Geng Peng; Guo Jiaqi; Liu Yuan; Guo Dingfeng; Su Yabo; Zhou Jie; Wei Xiao; Li Jin; Liu Xu

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208049523178 整理番号：22P0281769

ApolloRL:自律運転のための強化学習プラットフォーム【JST・京大機械翻訳】

ApolloRL: a Reinforcement Learning Platform for Autonomous Driving

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発行年： 2022年01月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

自律運転のための強化学習の研究のためのオープンプラットフォームであるApolloRLを導入した。プラットフォームは,訓練,シミュレーション,および評価コンポーネントを有する完全な閉ループパイプラインを提供する。それは,運転シナリオにおける300時間の実世界データおよびProximal政策最適化(PPO)およびソフトActor-Crit(SAC)エージェントのような一般的な基準線を来ている。本論文では,プラットフォームで定義されたアーキテクチャと環境について詳述した。さらに,ApolloRL環境におけるベースラインエージェントの性能を論じた。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 計算機システム開発

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