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초록·키워드
An autonomous driving system (ADS) is paramount for the efficient and safe use of vehicles. One of the main categories of ADS research involves reinforcement learning (RL) in a simulated environment such as CARLA. In this paper, we present a method to improve the training efficiency of an RL agent based on an algorithm that prevents the agent from wasting time when it gets stuck. Additionally, we extend the length of the training episode, especially when the agent is making progress. Our adaptive dynamic termination criteria algorithm increases cumulative rewards within the same training time compared to the fixed episode length method. Our experiments also demonstrate that more sensitive episode termination leads to more efficient training.
본문·목차
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