연구논문 · 2022.03.11
Model-free 강화학습으로 안전 중요 주행 Fallback 전략 학습
Automatically Learning Fallback Strategies with Model-Free Reinforcement Learning in Safety-Critical Driving Scenarios
자료 개요
이 방법은 에이전트 궤적 간 거리에 기반한 추가 보상으로 서로 다른 상태 영역을 탐색하게 한다. 자율주행 사례에서 기본 최적 정책과 다른 행동 모드를 학습하여 fallback 후보 전략을 확보한다.
원문 저자 기재 정보
arXiv의 저자 기재 정보입니다.
To appear in proceedings of International Conference on Machine Learning Technologies (ICMLT) 2022
판본: arXiv v1 — manuscript revision