AI Recommendation Systems for Lane-Changing Using Adherence-Aware Reinforcement Learning
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Haebom
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저자
Weihao Sun, Heeseung Bang, Andreas A. Malikopoulos
개요
본 논문은 반자율 주행 환경 내에서 단일 차량의 주행 효율을 높이기 위해 최적의 차선 변경 권고를 찾는 것을 목표로 하는 준수 인식 강화 학습(RL) 접근 방식을 제시합니다. 마르코프 의사 결정 과정 설정 내에서 문제를 구성하고, 권장 조치에 대한 운전자의 부분적 준수를 고려하는 준수 인식 심층 Q 네트워크를 통해 이 문제를 해결합니다. CARLA의 주행 환경에서 현실적인 시나리오 하에 이 접근 방식을 평가합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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반자율 주행 환경에서의 차선 변경 권고 최적화를 위한 새로운 강화 학습 기반 접근 방식 제시.
