Taktische Entscheidungsfindung für autonome LKW mit Deep Reinforcement Learning basierend auf Gesamtbetriebskostenbelohnung

Kernekoncepter

Optimierung der Leistung von autonomen LKW durch Deep Reinforcement Learning und realistische Belohnungsfunktion basierend auf Gesamtbetriebskosten.

Resumé

Die Studie entwickelt ein Deep Reinforcement Learning-Framework für taktische Entscheidungsfindung in autonomen LKW, insbesondere für Adaptive Cruise Control (ACC) und Spurwechselmanöver auf der Autobahn. Die Trennung von Entscheidungsprozessen auf hoher Ebene und Steuerungsaktionen auf niedriger Ebene zwischen dem RL-Agenten und den Steuerungen auf physikalischen Modellen verbessert die Leistung. Die Verwendung einer realistischen und mehrstufigen Belohnungsfunktion basierend auf den Gesamtbetriebskosten des LKW wird untersucht. Unterschiedliche Ansätze wie Gewichtung von Belohnungskomponenten, Normalisierung von Belohnungskomponenten und Verwendung von Curriculum Learning-Techniken werden analysiert.

Department of Computer Science and Engineering, Chalmers University of Technology, Schweden

• Autonome LKW beeinflussen den Verkehr erheblich auf mesoskopischer Ebene.
• Moderne LKW sind mit fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen ausgestattet.
• KI und maschinelles Lernen revolutionieren die Vernetzung und Autonomie von Fahrzeugen.
• Reinforcement Learning wird zunehmend für komplexe Probleme im Zusammenhang mit autonomen Fahrzeugen eingesetzt.
• Die Studie vergleicht verschiedene RL-Algorithmen für ACC und Spurwechselmanöver.
• Die Einführung einer TCOP-basierten Belohnungsfunktion zielt darauf ab, Fahrstrategien für nachhaltige und wirtschaftlich rentable Betriebsabläufe zu optimieren.

Statistik

"Die Trennung von Entscheidungsprozessen auf hoher Ebene und Steuerungsaktionen auf niedriger Ebene zwischen dem RL-Agenten und den Steuerungen auf physikalischen Modellen verbessert die Leistung."
"Die Verwendung einer realistischen und mehrstufigen Belohnungsfunktion basierend auf den Gesamtbetriebskosten des LKW wird untersucht."
"Die Studie vergleicht die Leistung mit drei verschiedenen RL-Algorithmen: Deep Q-Network (DQN), Advantage Actor-Critic (A2C) und Proximal Policy Optimization (PPO)."

Citater

"Die Trennung von Entscheidungsprozessen auf hoher Ebene und Steuerungsaktionen auf niedriger Ebene zwischen dem RL-Agenten und den Steuerungen auf physikalischen Modellen verbessert die Leistung."
"Die Einführung einer TCOP-basierten Belohnungsfunktion zielt darauf ab, Fahrstrategien für nachhaltige und wirtschaftlich rentable Betriebsabläufe zu optimieren."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

Tactical Decision Making for Autonomous Trucks by Deep Reinforcement Learning with Total Cost of Operation Based Reward

by Deepthi Path... kl. arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06524.pdf

Dybere Forespørgsler

Wie könnte die Integration von Curriculum Learning-Techniken die Leistung des RL-Agenten weiter verbessern?

Die Integration von Curriculum Learning-Techniken könnte die Leistung des RL-Agenten weiter verbessern, indem sie dem Agenten ermöglicht, schrittweise komplexere Aufgaben zu erlernen. Durch die schrittweise Erhöhung der Schwierigkeit der Aufgaben kann der Agent grundlegende Fähigkeiten aufbauen und sich allmählich auf anspruchsvollere Aufgaben vorbereiten. Dies kann dazu beitragen, die Lernfähigkeit und Effizienz des Agenten zu verbessern, da er so besser in der Lage ist, komplexe Probleme zu lösen. Curriculum Learning kann auch dazu beitragen, das Training stabiler zu gestalten, da der Agent nicht von Anfang an mit zu komplexen Aufgaben überfordert wird. Durch die strukturierte Einführung von verschiedenen Lernstufen kann der Agent schrittweise seine Fähigkeiten verbessern und robustere Strategien entwickeln.

Welche Auswirkungen könnte die Verwendung realistischer Belohnungsfunktionen auf die Entwicklung autonomer Fahrsysteme haben?

Die Verwendung realistischer Belohnungsfunktionen in der Entwicklung autonomer Fahrsysteme könnte signifikante Auswirkungen haben. Durch die Integration von realistischen Kosten- und Ertragswerten in die Belohnungsfunktion können die autonomen Fahrzeuge dazu motiviert werden, sich nicht nur sicher, sondern auch wirtschaftlich zu verhalten. Dies kann dazu beitragen, die Betriebskosten zu senken, die Effizienz zu steigern und nachhaltige Transportlösungen zu fördern. Darüber hinaus können realistische Belohnungsfunktionen dazu beitragen, dass die autonomen Fahrzeuge menschenähnliche Verhaltensweisen entwickeln, die mit den Erwartungen der Gesellschaft und der Industrie in Einklang stehen. Dies könnte zu einer breiteren Akzeptanz und Integration autonomer Fahrsysteme in den Verkehr führen.

Inwiefern könnten die Ergebnisse dieser Studie auf andere Bereiche der autonomen Fahrzeugtechnologie übertragen werden?

Die Ergebnisse dieser Studie könnten auf andere Bereiche der autonomen Fahrzeugtechnologie übertragen werden, insbesondere auf die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen in komplexen Verkehrsszenarien. Die Erkenntnisse aus der Untersuchung der taktischen Entscheidungsfindung und der Verwendung von Deep Reinforcement Learning könnten auf verschiedene Aspekte der autonomen Fahrzeugtechnologie angewendet werden, wie z.B. Navigation, Verhaltensplanung, Kollisionsvermeidung und Verkehrsflussoptimierung. Die Integration von realistischen Belohnungsfunktionen und die Anwendung von Curriculum Learning-Techniken könnten auch in anderen Bereichen der autonomen Fahrzeugtechnologie zur Verbesserung der Leistung und Effizienz beitragen. Durch die Anwendung ähnlicher Methoden und Ansätze könnten die Ergebnisse dieser Studie dazu beitragen, die Entwicklung autonomer Fahrzeuge in verschiedenen Anwendungsbereichen voranzutreiben.