Deep reinforcement learning for time optimal velocity control using prior knowledge

Gabriel Hartmann, Zvi Shiller, Amos Azaria

نتاج البحث: فصل من :كتاب / تقرير / مؤتمرمنشور من مؤتمرمراجعة النظراء

21 اقتباسات (Scopus)

ملخص

Autonomous navigation has recently gained great interest in the field of reinforcement learning. However, little attention was given to the time optimal velocity control problem, i.e. controlling a vehicle such that it travels at the maximal speed without becoming dynamically unstable (roll-over or sliding). Time optimal velocity control can be solved numerically using existing methods that are based on optimal control and vehicle dynamics. In this paper, we use deep reinforcement learning to generate the time optimal velocity control. Furthermore, we use the numerical solution to further improve the performance of the reinforcement learner. It is shown that the reinforcement learner outperforms the numerically derived solution, and that the hybrid approach (combining learning with the numerical solution) speeds up the training process.

اللغة الأصليةالإنجليزيّة
عنوان منشور المضيفProceedings - IEEE 31st International Conference on Tools with Artificial Intelligence, ICTAI 2019
ناشرIEEE Computer Society
الصفحات186-193
عدد الصفحات8
رقم المعيار الدولي للكتب (الإلكتروني)9781728137988
المعرِّفات الرقمية للأشياء
حالة النشرنُشِر - نوفمبر 2019
الحدث31st IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, ICTAI 2019 - Portland, الولايات المتّحدة
المدة: ٤ نوفمبر ٢٠١٩٦ نوفمبر ٢٠١٩

سلسلة المنشورات

الاسمProceedings - International Conference on Tools with Artificial Intelligence, ICTAI
مستوى الصوت2019-November
رقم المعيار الدولي للدوريات (المطبوع)1082-3409

!!Conference

!!Conference31st IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, ICTAI 2019
الدولة/الإقليمالولايات المتّحدة
المدينةPortland
المدة٤/١١/١٩٦/١١/١٩

بصمة

أدرس بدقة موضوعات البحث “Deep reinforcement learning for time optimal velocity control using prior knowledge'. فهما يشكلان معًا بصمة فريدة.

قم بذكر هذا