Addestrare Veicoli Autonomi con Deep Q-Learning

I Veicoli autonomi stanno diventando sempre più popolari perché possono aiutare a risolvere vari problemi reali. Tuttavia, creare questi veicoli richiede tantissimo addestramento e test prima di poterli usare nel mondo reale. Negli ultimi anni, è emerso un metodo chiamato Apprendimento per rinforzo (RL), che permette a questi veicoli di imparare a guidare in ambienti complessi.

Questo articolo parla di come possiamo usare un tipo specifico di RL chiamato [Deep Q-learning](/it/keywords/deep-q-learning--k3oroen) per insegnare a un'auto autonoma a restare nella propria corsia mentre guida veloce e evita altre auto. Abbiamo testato il nostro metodo in un Ambiente di simulazione chiamato CARLA.

#La Crescita della Guida Autonoma

Negli ultimi decenni, c'è stata una crescita significativa nella tecnologia della guida autonoma. Diversi fattori hanno contribuito a questo progresso, tra cui sensori accessibili e la disponibilità di enormi quantità di dati di guida. Recentemente, c'è stato un cambio verso l'uso di approcci end-to-end, che insegnano le decisioni di guida direttamente dai dati sensoriali invece di suddividere il processo in passaggi separati. Questo cambiamento è principalmente dovuto all'aumento delle tecniche di deep learning.

Per i veicoli autonomi (AV), trovare il modo migliore per arrivare a una destinazione senza colpire ostacoli è fondamentale. La sicurezza è un aspetto importante di questo processo di navigazione, poiché gli AV devono mantenere una distanza sicura dagli altri veicoli mentre ottimizzano l'efficienza del carburante e del tempo.

Nei compiti di navigazione autonoma, l'obiettivo è trovare le migliori azioni da intraprendere in base alle interazioni con l'ambiente. Sono stati utilizzati molti algoritmi di RL noti, come Deep Q-Networks (DQN) e Proximal Policy Optimization (PPO), per sviluppare sistemi di navigazione. Questi metodi utilizzano dati dai sensori per aiutare il veicolo a prendere decisioni mentre impara.

#Nozioni Fondamentali di Apprendimento per Rinforzo

L'apprendimento per rinforzo è un metodo in cui un agente interagisce con un ambiente per imparare a prendere decisioni. L'agente osserva l'ambiente, agisce e riceve una ricompensa in base a quell'azione. L'obiettivo è imparare una politica che massimizza la ricompensa totale nel tempo.

Tipicamente, un problema di apprendimento per rinforzo è modellato come un processo decisionale di Markov (MDP). Questo implica definire lo spazio degli stati, che rappresenta le varie situazioni che l'agente potrebbe affrontare, e lo spazio delle azioni, che include tutte le azioni possibili che l'agente può intraprendere. La funzione di ricompensa aiuta a guidare l'apprendimento dell'agente in base ai risultati delle sue azioni.

Nell'apprendimento per rinforzo, un agente passa attraverso una sequenza di passaggi, facendo osservazioni e compiendo azioni. L'agente mira a imparare una politica che mappa le osservazioni in azioni in modo da massimizzare le ricompense attese.

#Il Ruolo del Q-Learning

Il Q-learning è un metodo ampiamente utilizzato nell'apprendimento per rinforzo, dove un agente impara la ricompensa futura attesa di intraprendere azioni specifiche in stati dati. L'agente mantiene una Q-tabella, dove le righe rappresentano stati diversi e le colonne rappresentano le azioni possibili. Ogni cella nella Q-tabella contiene un valore chiamato Q-valore, che indica la potenziale ricompensa di intraprendere un'azione particolare da quello stato.

Man mano che l'agente interagisce con l'ambiente, aggiorna i Q-valori nella Q-tabella in base alle ricompense ricevute. L'agente affina continuamente il suo processo di apprendimento, cercando di raggiungere il Q-valore più alto possibile per ogni azione nei vari stati che incontra.

#Deep Q-Learning

Il Deep Q-Learning (DQN) è una versione avanzata del Q-learning che usa una rete neurale invece di una Q-tabella. Nel DQN, la rete neurale prevede i Q-valori per ogni azione basata sullo stato attuale. Questo approccio aiuta a gestire problemi complessi con grandi spazi di azione e osservazione, rendendolo adatto per applicazioni reali come la guida autonoma.

Il DQN può imparare in tempo reale, il che è essenziale per applicazioni in cui sono necessarie decisioni rapide. È in grado di generalizzare bene a diverse situazioni ed è robusto contro rumori e incertezze in ambienti dinamici.

#Formulazione del Problema

Nel nostro studio, abbiamo creato un sistema in cui gli agenti traducono le loro osservazioni e azioni in Q-valori. Lo spazio delle osservazioni consiste in una griglia che cattura la posizione e la velocità dei veicoli vicini. Lo spazio delle azioni include movimenti laterali (cambiare corsia) e movimenti longitudinali (accelerare o rallentare).

La struttura della ricompensa è progettata per promuovere una guida sicura ed efficiente sulle autostrade. L'agente riceve ricompense per mantenere alte velocità, rimanere nelle corsie e evitare collisioni con altri veicoli. L'obiettivo generale è massimizzare la ricompensa totale mentre si naviga nell'ambiente.

#Addestramento e Test

Per addestrare il nostro veicolo autonomo, abbiamo utilizzato l'ambiente di simulazione CARLA. Durante l'addestramento, l'agente impara a gestire vari scenari mentre valuta le sue performance basandosi su metriche come tassi di collisione, velocità e ricompense totali.

La valutazione è stata condotta in diverse condizioni meteorologiche e scenari di traffico, permettendoci di valutare l'adattabilità e le capacità decisionali dell'agente. Durante i nostri esperimenti, abbiamo confrontato le prestazioni degli agenti addestrati con DQN rispetto a quelli che non erano stati addestrati.

#Sfide e Limitazioni

Sebbene il nostro approccio con DQN abbia mostrato promesse, ci sono sfide e limitazioni da tenere presente. Per esempio, l'efficacia dell'agente è influenzata dai sensori e dalle capacità percettive che utilizza, il che può limitare la sua comprensione dell'ambiente.

I segnali di ricompensa usati durante l'addestramento potrebbero non catturare tutti i fattori rilevanti, portando a decisioni subottimali. Inoltre, le politiche apprese potrebbero non generalizzare bene a situazioni al di fuori dell'ambiente di addestramento.

#Conclusione e Lavori Futuri

In sintesi, abbiamo utilizzato metodi di apprendimento per rinforzo, specificamente DQN, per insegnare ai veicoli autonomi a mantenere alte velocità mentre evitano collisioni. Attraverso un addestramento estensivo in un ambiente simulato, abbiamo dimostrato il potenziale dell'uso di RL per migliorare le performance di guida.

I lavori futuri si concentreranno sull'implementazione di ulteriori algoritmi di apprendimento per rinforzo, come Soft Actor-Critic (SAC) e Proximal Policy Optimization (PPO). Vogliamo perfezionare il nostro approccio e migliorare le performance dei veicoli autonomi in vari ambienti di guida.