自动驾驶移动控制的编队智能双谈：赋能深度学习方案
人工智能
2023-07-20 v1
摘要
本文介绍了基于深度学习的近期成果，以解决自动驾驶车辆与无人机（UAV）的自主移动控制与高效资源管理问题，即（i）多智能体强化学习（MARL），以及（ii）神经 Myerson 拍卖。具代表性地，通信网络（CommNet）作为最流行的 MARL 算法之一被引入，通过在单一神经网络中训练所有智能体的状态与动作，使多个智能体以分布式方式为其共享目标采取行动。此外，神经 Myerson 拍卖保证了多智能体间的可信性，并实现了高度动态系统的最优收益。因此，我们综述了基于 MARL 与神经 Myerson 拍卖的自主移动控制近期研究。进而，我们强调 MARL 与神经 Myerson 拍卖的融合有望对高效且可信的自主移动服务至关重要。
引用
@article{arxiv.2307.09711,
title = {Two Tales of Platoon Intelligence for Autonomous Mobility Control: Enabling Deep Learning Recipes},
author = {Soohyun Park and Haemin Lee and Chanyoung Park and Soyi Jung and Minseok Choi and Joongheon Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.09711},
year = {2023}
}
备注
8 pages, 3 figures