Deep reinforcement learning for time optimal velocity control using prior knowledge

Gabriel Hartmann, Zvi Shiller, Amos Azaria

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרסום בספר כנסביקורת עמיתים

21 ציטוטים ‏(Scopus)

תקציר

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.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארחProceedings - IEEE 31st International Conference on Tools with Artificial Intelligence, ICTAI 2019
מוציא לאורIEEE Computer Society
עמודים186-193
מספר עמודים8
מסת"ב (אלקטרוני)9781728137988
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - נוב׳ 2019
אירוע31st IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, ICTAI 2019 - Portland, ארצות הברית
משך הזמן: 4 נוב׳ 20196 נוב׳ 2019

סדרות פרסומים

שםProceedings - International Conference on Tools with Artificial Intelligence, ICTAI
כרך2019-November
ISSN (מודפס)1082-3409

כנס

כנס31st IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, ICTAI 2019
מדינה/אזורארצות הברית
עירPortland
תקופה4/11/196/11/19

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'Deep reinforcement learning for time optimal velocity control using prior knowledge'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי