Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: https://hdl.handle.net/123456789/743
Τύπος: Ανακοίνωση σε συνέδριο
Τίτλος: A deep reinforcement learning driving policy for autonomous road vehicles
Συγγραφέας: [EL] Μακαντάσης, Κων/νος[EN] Makantasis, Konstantinossemantics logo
[EL] Κοντορινάκη, Μαρία[EN] Kontorinaki, Mariasemantics logo
[EL] Νικολός, Ιωάννης[EN] Nikolos, Ioannissemantics logo
Ημερομηνία: 06/09/2019
Περίληψη: This work regards our preliminary investigation on the problem of path planning for autonomous vehicles that move on a freeway. We approach this problem by proposing a driving policy based on Reinforcement Learning. The proposed policy makes minimal or no assumptions about the environment, since no a priori knowledge about the system dynamics is required. We compare the performance of the proposed policy against an optimal policy derived via Dynamic Programming and against manual driving simulated by SUMO traffic simulator.
Γλώσσα: Αγγλικά
Τόπος δημοσίευσης: Budapest, Hungary
Σελίδες: 9
Θεματική κατηγορία: [EL] Άλλες Επιστήμες Μηχανικού και Τεχνολογίες[EN] Other Engineering and Technologiessemantics logo
Λέξεις-κλειδιά: autonomous vehicles
Κάτοχος πνευματικών δικαιωμάτων: © by the author(s)
Διατίθεται ανοιχτά στην τοποθεσία: https://arxiv.org/pdf/1905.09046.pdf
Όνομα εκδήλωσης: 8th Symposium of the European Association for Research in Transportation (hEART 2019)
Τοποθεσία εκδήλωσης: Budapest, Hungary
Ημ/νία έναρξης εκδήλωσης: 04/09/2019
Ημ/νία λήξης εκδήλωσης: 06/09/2019
Σημειώσεις: Conference programme: http://heart2019.bme.hu/wp-content/uploads/2019/08/hEART_2019_program_19.pdf
This research is implemented through and has been financed by the Operational Program ”Human Resources Development, Education and Lifelong Learning” and is cofinanced by the European Union (European Social Fund) and Greek national funds.
Εμφανίζεται στις συλλογές:Ερευνητικές ομάδες

Αρχεία σε αυτό το τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΣελίδεςΜέγεθοςΜορφότυποςΈκδοσηΆδεια
1905.09046.pdf305.83 kBAdobe PDF-ccbyΔείτε/ανοίξτε