Training autonomer Fahrzeuge mit Deep Q-Learning

Autonome Fahrzeuge werden immer beliebter, weil sie helfen können, verschiedene Probleme in der realen Welt zu lösen. Aber diese Fahrzeuge zu erstellen, erfordert eine Menge Training und Tests, bevor sie in der echten Welt eingesetzt werden können. In den letzten Jahren hat sich ein Verfahren namens Reinforcement Learning (RL) entwickelt, das es diesen Fahrzeugen ermöglicht, zu lernen, wie man in komplexen Umgebungen fährt.

In diesem Artikel geht's darum, wie wir eine spezielle Art von RL namens Deep Q-Learning nutzen können, um einem autonomen Auto beizubringen, in seiner Spur zu bleiben, während es schnell fährt und andere Autos vermeidet. Wir haben unsere Methode in einer Simulationsumgebung namens CARLA getestet.

#Der Aufstieg des autonomen Fahrens

In den letzten Jahrzehnten gab es einen signifikanten Fortschritt in der Technologie des autonomen Fahrens. Mehrere Faktoren haben zu diesem Fortschritt beigetragen, darunter erschwingliche Sensoren und die Verfügbarkeit von riesigen Mengen an Fahrdaten. In letzter Zeit hat sich der Trend in Richtung End-to-End-Ansätze verschoben, die Fahrentscheidungen direkt aus Sensordaten lehren, anstatt den Prozess in separate Schritte zu unterteilen. Diese Veränderung liegt hauptsächlich an dem Aufkommen von Deep-Learning-Techniken.

Für autonome Fahrzeuge (AVs) ist es entscheidend, den besten Weg zu finden, um ein Ziel zu erreichen, ohne mit Hindernissen zusammenzustossen. Sicherheit ist ein wichtiger Aspekt dieses Navigationsprozesses, da AVs einen sicheren Abstand zu anderen Fahrzeugen einhalten müssen, während sie Treibstoff- und Zeiteffizienz optimieren.

Bei autonomen Navigationsaufgaben besteht das Ziel darin, die besten Aktionen basierend auf Interaktionen mit der Umgebung zu finden. Viele bekannte RL-Algorithmen wie Deep Q-Networks (DQN) und Proximal Policy Optimization (PPO) wurden verwendet, um Navigationssysteme zu entwickeln. Diese Methoden nutzen Eingaben von Sensoren, um dem Fahrzeug bei Entscheidungen zu helfen, während es lernt.

#Grundlagen des Reinforcement Learning

Reinforcement Learning ist ein Verfahren, bei dem ein Agent mit einer Umgebung interagiert, um zu lernen, wie man Entscheidungen trifft. Der Agent beobachtet die Umgebung, handelt und erhält eine Belohnung basierend auf dieser Handlung. Das Ziel ist es, eine Strategie zu lernen, die die gesamte Belohnung im Laufe der Zeit maximiert.

Typischerweise wird ein Reinforcement-Learning-Problem als Markov-Entscheidungsprozess (MDP) modelliert. Dabei wird der Zustandsraum definiert, der die verschiedenen Situationen darstellt, denen der Agent begegnen könnte, und der Aktionsraum, der alle möglichen Aktionen umfasst, die der Agent ergreifen kann. Die Belohnungsfunktion hilft, das Lernen des Agenten basierend auf den Ergebnissen seiner Handlungen zu steuern.

Im Reinforcement Learning durchläuft ein Agent eine Abfolge von Schritten, macht Beobachtungen und trifft Entscheidungen. Der Agent zielt darauf ab, eine Strategie zu lernen, die Beobachtungen in Aktionen umwandelt, um die erwarteten Belohnungen zu maximieren.

#Die Rolle des Q-Learning

Q-Learning ist eine weit verbreitete Methode im Reinforcement Learning, bei der ein Agent die erwartete zukünftige Belohnung für spezifische Aktionen in bestimmten Zuständen lernt. Der Agent führt eine Q-Tabelle, in der die Zeilen verschiedene Zustände darstellen und die Spalten die möglichen Aktionen. Jede Zelle in der Q-Tabelle enthält einen Wert namens Q-Wert, der die potenzielle Belohnung für das Ergreifen einer bestimmten Aktion aus diesem Zustand angibt.

Wenn der Agent mit der Umgebung interagiert, aktualisiert er die Q-Werte in der Q-Tabelle basierend auf den erhaltenen Belohnungen. Der Agent verfeinert kontinuierlich seinen Lernprozess und zielt darauf ab, den höchstmöglichen Q-Wert für jede Aktion in den verschiedenen Zuständen, denen er begegnet, zu erreichen.

#Deep Q-Learning

Deep Q-Learning (DQN) ist eine erweiterte Version des Q-Learnings, die ein neuronales Netzwerk anstelle einer Q-Tabelle verwendet. In DQN sagt das neuronale Netzwerk die Q-Werte für jede Aktion basierend auf dem aktuellen Zustand voraus. Dieser Ansatz hilft, komplexe Probleme mit grossen Aktions- und Beobachtungsräumen zu bewältigen, und eignet sich daher für reale Anwendungen wie das autonome Fahren.

DQN kann in Echtzeit lernen, was für Anwendungen wichtig ist, in denen schnelle Entscheidungen notwendig sind. Es kann gut auf verschiedene Situationen verallgemeinern und ist robust gegenüber Störungen und Unsicherheiten in dynamischen Umgebungen.

#Problembeschreibung

In unserer Studie haben wir ein System entwickelt, bei dem Agenten ihre Beobachtungen und Aktionen in Q-Werte umwandeln. Der Beobachtungsraum besteht aus einem Gitter, das die Position und Geschwindigkeit nahegelegener Fahrzeuge erfasst. Der Aktionsraum umfasst laterale Bewegungen (Spurwechsel) und longitudinale Bewegungen (Beschleunigen oder Bremsen).

Die Belohnungsstruktur ist so gestaltet, dass sicheres und effizientes Fahren auf Autobahnen gefördert wird. Der Agent erhält Belohnungen für das Halten hoher Geschwindigkeiten, das Verweilen in den Spuren und das Vermeiden von Kollisionen mit anderen Fahrzeugen. Das übergeordnete Ziel ist es, die gesamte Belohnung zu maximieren, während er sich in der Umgebung bewegt.

#Training und Tests

Um unser autonomes Fahrzeug zu trainieren, haben wir die CARLA-Simulationsumgebung genutzt. Während des Trainings lernt der Agent, wie man mit verschiedenen Szenarien umgeht und bewertet seine Leistung anhand von Metriken wie Kollisionsraten, Geschwindigkeit und Gesamtbelohnungen.

Die Evaluation wurde unter verschiedenen Wetterbedingungen und Verkehrsszenarien durchgeführt, damit wir die Anpassungsfähigkeit und Entscheidungsfähigkeit des Agenten beurteilen können. Während unserer Experimente haben wir die Leistung von mit DQN trainierten Agenten mit denen verglichen, die nicht trainiert wurden.

#Herausforderungen und Einschränkungen

Obwohl unser Ansatz mit DQN vielversprechend war, gibt es Herausforderungen und Einschränkungen, auf die wir achten müssen. Zum Beispiel wird die Effektivität des Agenten von den Sensoren und den Wahrnehmungsfähigkeiten beeinflusst, die er einsetzt, was sein Verständnis der Umgebung einschränken könnte.

Die Belohnungssignale, die während des Trainings verwendet werden, erfassen möglicherweise nicht alle relevanten Faktoren, was zu suboptimalen Entscheidungen führen kann. Ausserdem könnten die gelernten Strategien nicht gut auf Situationen ausserhalb der Trainingsumgebung verallgemeinern.

#Fazit und Ausblick

Zusammenfassend haben wir Reinforcement-Learning-Methoden, insbesondere DQN, genutzt, um autonomen Fahrzeugen beizubringen, hohe Geschwindigkeiten beizubehalten, während sie Kollisionen vermeiden. Durch umfangreiches Training in einer simulierten Umgebung haben wir das Potenzial gezeigt, RL zur Verbesserung der Fahrleistung zu nutzen.

Zukünftige Arbeiten werden sich darauf konzentrieren, zusätzliche Reinforcement-Learning-Algorithmen wie Soft Actor-Critic (SAC) und Proximal Policy Optimization (PPO) zu implementieren. Wir wollen unseren Ansatz verfeinern und die Leistung autonomer Fahrzeuge in verschiedenen Fahrumgebungen verbessern.