CARLA 真实交通场景——自动驾驶的新型训练场与基准
机器人学
2021-09-21 v2 人工智能
机器学习
摘要
本工作介绍了 CARLA 模拟器中基于真实世界交通的交互式交通场景。我们专注于持续数秒的战术任务，这对当前控制方法尤其具有挑战性。CARLA 真实交通场景（CRTS）旨在成为自动驾驶系统的训练与测试场。为此，我们以宽松许可证开源代码并给出一组基线策略。CRTS 结合了交通场景的真实性与模拟的灵活性。我们使用它通过强化学习算法训练智能体。我们展示了如何获得具有竞争力的策略，并通过实验评估观察类型和奖励方案如何影响训练过程及所得智能体的行为。
引用
@article{arxiv.2012.11329,
title = {CARLA Real Traffic Scenarios -- novel training ground and benchmark for autonomous driving},
author = {Błażej Osiński and Piotr Miłoś and Adam Jakubowski and Paweł Zięcina and Michał Martyniak and Christopher Galias and Antonia Breuer and Silviu Homoceanu and Henryk Michalewski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.11329},
year = {2021}
}