Deep Reinforcement Learning has proved to be able to solve many control tasks in different fields, but the behavior of these systems is not always as expected when deployed in real-world scenarios. This is mainly due to the lack of domain adaptation between simulated and real-world data together with the absence of distinction between train and test datasets. In this work, we investigate these problems in the autonomous driving field, especially for a maneuver planning module for roundabout insertions. In particular, we present a system based on multiple environments in which agents are trained simultaneously, evaluating the behavior of the model in different scenarios. Finally, we analyze techniques aimed at reducing the gap between simulated and real-world data showing that this increased the generalization capabilities of the system both on unseen and real-world scenarios.


翻译:深强化学习已证明能够在不同领域解决许多控制任务,但这些系统的行为在现实世界情景下部署时并不总是如预期的那样。这主要是因为模拟数据和现实世界数据之间缺乏领域适应,同时火车和测试数据集之间也没有区分。在这项工作中,我们调查了自主驱动领域存在的这些问题,特别是环形插入的机动规划模块。特别是,我们提出了一个基于多个环境的系统,在多个环境中同时培训物剂,评估模型在不同情景中的行为。最后,我们分析了旨在缩小模拟数据和现实世界数据之间差距的技术,显示这提高了系统在不可见和现实世界情景上的普及能力。

0
下载
关闭预览

相关内容

深度强化学习 (DRL) 是一种使用深度学习技术扩展传统强化学习方法的一种机器学习方法。 传统强化学习方法的主要任务是使得主体根据从环境中获得的奖赏能够学习到最大化奖赏的行为。然而,传统无模型强化学习方法需要使用函数逼近技术使得主体能够学习出值函数或者策略。在这种情况下,深度学习强大的函数逼近能力自然成为了替代人工指定特征的最好手段并为性能更好的端到端学习的实现提供了可能。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
3+阅读 · 2019年6月5日
Risk-Aware Active Inverse Reinforcement Learning
Arxiv
7+阅读 · 2019年1月8日
Arxiv
7+阅读 · 2018年12月26日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员