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J-GLOBAL ID：202202237694714332   整理番号：22A0958777

深層強化学習によるスウォームシステムにおけるバイオインスパイアード衝突回避【JST・京大機械翻訳】

Bio-Inspired Collision Avoidance in Swarm Systems via Deep Reinforcement Learning

著者 (4件)： Na Seongin (Department of Electrical and Electronic Engineering, School of Engineering, Swarm and Computational Intelligence Lab (SwaCIL), University of Manchester, Manchester, U.K.) ,  Niu Hanlin (Department of Electrical and Electronic Engineering, School of Engineering, Swarm and Computational Intelligence Lab (SwaCIL), University of Manchester, Manchester, U.K.) ,  Lennox Barry (Department of Electrical and Electronic Engineering, School of Engineering, Swarm and Computational Intelligence Lab (SwaCIL), University of Manchester, Manchester, U.K.) ,  Arvin Farshad (Department of Electrical and Electronic Engineering, School of Engineering, Swarm and Computational Intelligence Lab (SwaCIL), University of Manchester, Manchester, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Vehicular Technology  (IEEE Transactions on Vehicular Technology)
巻： 71  号： 3  ページ： 2511-2526  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0244A  ISSN： 0018-9545  CODEN： ITVTAB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自律車両は将来の輸送システムの主要な成長地域として強調され,安全と法的挑戦が克服される場合,これらの車両の多数の展開が期待されている。必要な安全基準に適合するために,事故の数が最小に保たれることを保証するために,効果的な衝突回避技術が必要である。道路上で一緒に運転される多数の自律車は,スウォームシステムと見なすことができるので,仮想フェロモンを用いたバイオインスパイアード衝突回避戦略を提案する。数百万年にわたって自然で効果的に進化したアプローチである。仮想フェロモンを用いた以前の研究は,ロボット群を操縦するフェロモンベースシステムの可能性を示した。しかし,全体のスウォームの性能を最大化するための個々のコントローラの設計は,大きな課題である。本論文では,衝突回避挙動を導入するコントローラを訓練できる新しい深層強化学習(DRL)ベース手法を提案した。訓練を加速するために,著者らは,高光経験再生と呼ばれる新しいサンプリング戦略を提案し,そして,探索を改善するために,人工ニューラルネットワークの重みおよびバイアスに追加されたノイズを有する深い決定論的ポリシー勾配アルゴリズムと統合する。提案したDRLベースコントローラの性能を評価するために,3つの異なるトラヒックシナリオにおけるナビゲーションと衝突回避タスクに適用した。実験結果は,提案したDRLベースの制御装置が,調整プロセスの安定性,有効性,ロバスト性,および容易性に関して手動調整制御装置より優れていることを示した。さらに,提案した高光経験再生法は,訓練時間平均の27%を3段階にわたって取り入れることにより,一般的な事前処理経験再生サンプリング戦略よりも性能が優れていた。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 安定性 ,  雑音 ,  安全性 ,  制御装置 ,  ロボット ,  道路 ,  前処理 ,  ニューラルネットワーク ,  フェロモン ,  交通システム ,  *スウォーム ,  ロバスト性 ,  *衝突回避
準シソーラス用語： 自律性 ,  決定論 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電装品  (QG03070C) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層強化学習 ,  スウォーム ,  衝突回避