神经进化在自动驾驶汽车中的应用
神经与进化计算
2020-06-30 v1 人工智能
机器学习
摘要
随着电动汽车的出现并日益普及，自动驾驶汽车是出行/驾驶体验的未来。达到 5 级自动驾驶的障碍在于难以收集包含良好驾驶习惯的数据及其缺失。当前自动驾驶汽车实现的难题在于需要海量数据集以及需要在数据集中评估驾驶行为。我们提出一种无需数据训练的系统。进化模型将具备朝向适应度函数自我优化的能力。我们实现了神经进化（Neuroevolution，一种遗传算法形式），借助 Unreal Engine 4 在模拟虚拟环境中训练/进化自动驾驶汽车，该引擎利用 Nvidia 的 PhysX 物理引擎精确刻画真实世界车辆动力学。我们得以观察进化的偶然性本质，并借此达到最优解。我们还展示了遗传算法带来的属性泛化之易，以及它们如何用作模板，在其上可应用其他机器学习技术以改善整体驾驶体验。
引用
@article{arxiv.2006.15175,
title = {Application of Neuroevolution in Autonomous Cars},
author = {Sainath G and Vignesh S and Siddarth S and G Suganya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.15175},
year = {2020}
}
备注
13 pages, 9 figures, 1 table