一种联合适配车载通信与规划以实现优化驾驶的强化学习方法
系统与控制
2018-07-31 v1 网络与互联网体系结构
机器人学
摘要
我们的前提是,自动驾驶车辆必须联合优化通信与运动规划。具体而言,车辆必须调整其运动规划以留意与通信速率相关的约束,并在留意道路环境可能施加的运动规划相关限制的同时调整通信的使用。为此,我们构建了一个强化学习问题,其中自动驾驶车辆联合选择(a)在道路上执行的运动规划动作,以及(b)从基础设施查询感知信息的通信动作。目标是优化自动驾驶车辆的驾驶效用。我们应用 Q-learning 算法使车辆学习最优策略,该策略在任何给定时刻做出规划与通信动作的最优选择。我们通过仿真展示了最优策略在智能适配通信与规划动作的同时实现高驾驶效用的能力。
引用
@article{arxiv.1807.03515,
title = {A Reinforcement Learning Approach to Jointly Adapt Vehicular Communications and Planning for Optimized Driving},
author = {Mayank K. Pal and Rupali Bhati and Anil Sharma and Sanjit K. Kaul and Saket Anand and P. B. Sujit},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.03515},
year = {2018}
}
备注
7 pages, 7 figures; Accepted as a conference paper at IEEE ITSC 2018