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■論文No. CHS21033
■ページ数 7ページ
■発行日
2021/12/07
■タイトル

Developing self-driving car simulation wrapper for deep learning purpose

■タイトル(英語)

Developing self-driving car simulation wrapper for deep learning purpose

■著者名 Dharmawan Willy(Kanazawa University),Nambo Hidetaka(Kanazawa University)
■著者名(英語) Willy Dharmawan(Kanazawa University),Hidetaka Nambo(Kanazawa University)
■価格 会員 ¥220 一般 ¥330
■書籍種類 研究会(論文単位)
■グループ名 【E】センサ・マイクロマシン部門 ケミカルセンサ研究会
■本誌 2021年12月10日ケミカルセンサ研究会
■本誌掲載ページ 19-25ページ
■原稿種別 英語
■電子版へのリンク
■キーワード self-driving car simulator wrapper|self-driving car|reinforcement learning|imitation learning|deep learning|end-to-end learning|self-driving car simulator wrapper|self-driving car|reinforcement learning|imitation learning|deep learning|end-to-end learning
■要約(日本語) Self-driving car simulation is the foundation for self-driving car developers to design deep learning algorithms. Some simulators are available online such as Carla, Autoware, AirSim, Udacity, and many more. Carla pos-sesses a limitless prospect from all these simulators to deploy specific scenario problems in the self-driving car. Nevertheless, the deployment of certain environments requires a complex understanding of the frameworks. Based on this problem, we develop a wrapper that utilizes the Carla simulator and enhances its capability by adding features that facilitate reinforcement and imitation learning algorithm building. We also provide an ex-ample of the implementation of Double Deep Q-Network, to emphasize our set of reward policies. Based on our test, the model can converge and achieve a more stable range of rewards after 78 episodes.
■要約(英語) Self-driving car simulation is the foundation for self-driving car developers to design deep learning algorithms. Some simulators are available online such as Carla, Autoware, AirSim, Udacity, and many more. Carla pos-sesses a limitless prospect from all these simulators to deploy specific scenario problems in the self-driving car. Nevertheless, the deployment of certain environments requires a complex understanding of the frameworks. Based on this problem, we develop a wrapper that utilizes the Carla simulator and enhances its capability by adding features that facilitate reinforcement and imitation learning algorithm building. We also provide an ex-ample of the implementation of Double Deep Q-Network, to emphasize our set of reward policies. Based on our test, the model can converge and achieve a more stable range of rewards after 78 episodes.
■版 型 A4
■PDFファイルサイズ 1,718Kバイト
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