素晴らしい意思決定/強化学習
意思決定と動作計画に関する最先端の研究資料の論文リストです。学術界と産業界の両方に役立つことを願っています。 (まだ更新中)
管理者: Jiachen Li (カリフォルニア大学バークレー校)
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注:ここには、インタラクションを意識した軌跡 (行動) 予測のための研究資料のコレクションもあります。
RL & IRL & ゲイル
- 最大エントロピー深層逆強化学習、2015 年、[論文]
- ガイド付きコスト学習: ポリシー最適化による深層逆最適制御、ICML 2016、[論文]
- 生成的敵対的模倣学習、生理研 2016、[論文]
- 敵対的生成ネットワーク、逆強化学習、およびエネルギーベースのモデル間の関係、NIPS 2016、[論文]
- InfoGAIL: 視覚的なデモンストレーションからの解釈可能な模倣学習、NIPS 2017、[論文] [コード]
- 自己模倣学習、ICML 2018、[論文] [コード]
- データ効率の高い階層型強化学習、生理研 2018、[論文]
- 敵対的逆強化学習によるロバストな報酬の学習、ICLR 2018、[論文]
- マルチエージェント生成的敵対的模倣学習、ICLR 2018、[論文]
- マルチエージェント敵対逆強化学習、ICML 2019、[論文]
自動運転
- 自動運転車制御への深層学習アプリケーションの調査、IEEE Transaction on ITS 2019、[論文]
- 敵対的生成ネットワークによるドライバーの動作の模倣、IV 2017、[論文] [コード]
- 運転シミュレーションのためのマルチエージェント模倣学習、IROS 2018、[論文] [コード]
- マルチエージェント報酬拡張模倣学習を使用した人間の運転行動の緊急特性のシミュレーション、ICRA 2019、[論文] [コード]
- 野外でのデモンストレーションから学ぶ、ICRA 2018、[論文]
- 深層強化学習を使用したマルチエージェント接続自動運転、NeurIPS 2019、[論文] [コード]
- 都市自動運転のためのモデルフリーの深層強化学習、ITSC 2019、[論文]
- 条件付き模倣学習によるエンドツーエンド運転、ICRA 2018、[論文]
- CIRL: ビジョンベースの自動運転のための制御可能な模倣強化学習、ECCV 2018、[論文] [コード]
- 自動車線変更操作のための強化学習ベースのアプローチ、IV 2018、[論文]
- 自動運転における意思決定のための敵対的逆強化学習、ICRA 2020、[論文]
- 異なる動作を伴う自動運転のための深層強化学習、IV 2018、[論文]
- 深層強化学習を使用した自動運転における逐次意思決定のための階層アーキテクチャ、ICML 2019、[論文]
- エンドツーエンドの解釈可能なニューラル モーション プランナー、CVPR 2019、[論文]
- 自動運転車の共同学習可能な行動と軌道計画、IROS 2019、[論文]
- 自動運転における深層強化学習のための動的入力、IROS 2019、[論文]
- 地図のない都市でナビゲートする方法を学ぶ、NIPS 2018、[論文]
- レアイベントシミュレーションによるスケーラブルなエンドツーエンドの自動運転車テスト、NIPS 2018、[論文]
- セルフプレイによるマルチエージェント交渉の学習に向けて、ICCV 2019、[論文]
シミュレータとデータセット
- CARLA: オープンな都市走行シミュレーター、[論文]
- TORCS: オープン レーシング カー シミュレーター、[論文]
- Comma.ai: ドライビング シミュレーターの学習、[論文]
- NGSIM: 米国高速道路 101 号線データセット、[ドキュメント]
