光線ベース分散自律車両研究プラットフォーム【JST・京大機械翻訳】

Xu Derek

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212718087572 整理番号：22P0275995

光線ベース分散自律車両研究プラットフォーム【JST・京大機械翻訳】

Ray Based Distributed Autonomous Vehicle Research Platform

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資料名：
発行年： 2022年01月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月18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)

Myプロジェクトは,Rayがシミュレータ(Carla)を用いて自律車両を高速に訓練するために使用できるかどうかの疑問に取り組み,さらに研究目的に十分なプラットフォームが,それの周りに構築できるかどうかの疑問に取り組む。光線は分散機械学習アプリケーションを可能にするオープンソースフレームワークである。分散コンピューティングは,多くの機械の中でモデル訓練のような計算タスクを並列化する技術である。光線は,これらの機械の複雑な協調を離れて,それを急速にスケーラブルにする。Carlaは,モデルを訓練するために使用されるデータを生成する車両シミュレータである。プロジェクトのバルクは,訓練論理を書き込むことであり,それは,光線が,my分散モデルを訓練するために使用するであろう。模倣学習は自律車両にとって最良適合である。模倣学習は,強化学習の代替であり,一連の実証を与えられたエキスパート(通常人間)を模倣することにより,最適ポリシーを学習することを試みる。プロジェクトのための鍵配送は,交通を通して複雑なターンをナビゲーションするようないくつかのベンチマークテストにおいて,訓練されたエージェントを発掘した。それを超えて,より広い野心は,他のものが,大量のCarla車両データに関する実験を迅速に訓練し,実行することができる研究プラットフォームを開発することであった。したがって,myエンド製品は単一モデルではなく,自律車両研究者の大規模,オープンソース研究プラットフォーム(RayCarla)を利用する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機網 , ロボットの運動・制御

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