멋진 의사결정 / 강화학습
의사결정 및 모션플래닝과 관련된 최신 연구자료를 모아 놓은 논문 목록입니다. 학계와 산업체 모두에게 도움이 되었으면 좋겠습니다. (아직 업데이트 중)
유지관리자 : Jiachen Li (캘리포니아 대학교, 버클리)
이메일 : [email protected]
새로운 리소스를 추가하려면 언제든지 풀 요청을 하거나 질문, 토론, 협업을 위해 이메일을 보내주세요.
참고 : 상호작용 인식 궤적(행동) 예측을 위한 연구 자료 모음도 여기에 있습니다.
RL & IRL & 게일
- 최대 엔트로피 심층 역강화학습, 2015, [논문]
- 비용 안내 학습: 정책 최적화를 통한 심층 역최적 제어, ICML 2016, [논문]
- 생성적 적대적 모방 학습, NIPS 2016, [논문]
- 생성적 적대 신경망, 역 강화 학습 및 에너지 기반 모델 간의 연결, NIPS 2016, [논문]
- InfoGAIL: 시각적 데모를 통한 해석 가능한 모방 학습, NIPS 2017, [논문] [코드]
- 자기 모방 학습, ICML 2018, [논문] [코드]
- 데이터 효율적인 계층적 강화 학습, NIPS 2018, [논문]
- 적대적 역 강화 학습을 통한 강력한 보상 학습, ICLR 2018, [논문]
- 다중 에이전트 생성적 적대적 모방 학습, ICLR 2018, [논문]
- 다중 에이전트 적대 역 강화 학습, ICML 2019, [논문]
자율주행
- 자율주행차 제어를 위한 딥러닝 애플리케이션 조사, IEEE Transaction on ITS 2019, [논문]
- 생성적 적대 신경망을 사용한 운전자 행동 모방, IV 2017, [논문] [코드]
- 운전 시뮬레이션을 위한 다중 에이전트 모방 학습, IROS 2018, [논문] [코드]
- 다중 에이전트 보상 증강 모방 학습을 사용하여 인간 운전 행동의 새로운 속성 시뮬레이션, ICRA 2019, [논문] [코드]
- ICRA 2018, [논문] 야생에서의 시연으로부터 배우기
- 심층 강화 학습을 사용한 다중 에이전트 연결 자율 주행, NeurIPS 2019, [논문] [코드]
- 도시 자율 주행을 위한 모델 없는 심층 강화 학습, ITSC 2019, [논문]
- 조건부 모방 학습을 통한 엔드투엔드 주행, ICRA 2018, [논문]
- CIRL: 비전 기반 자율주행을 위한 제어 가능한 모방 강화 학습, ECCV 2018, [논문] [코드]
- 자동화된 차선 변경 조작을 위한 강화 학습 기반 접근 방식, IV 2018, [논문]
- 자율주행 의사결정을 위한 적대적 역강화학습, ICRA 2020, [논문]
- 뚜렷한 행동을 가진 자율 주행을 위한 심층 계층적 강화 학습, IV 2018, [논문]
- 심층 강화 학습을 사용한 자율 주행의 순차적 의사 결정을 위한 계층적 아키텍처, ICML 2019, [논문]
- 엔드 투 엔드 해석 가능한 신경 모션 플래너, CVPR 2019, [논문]
- 자율주행차를 위한 공동 학습 가능한 행동 및 궤적 계획, IROS 2019, [논문]
- 자율 주행의 심층 강화 학습을 위한 동적 입력, IROS 2019, [논문]
- 지도 없이 도시에서 길을 찾는 법 배우기, NIPS 2018, [논문]
- 희귀 이벤트 시뮬레이션을 통한 확장 가능한 엔드 투 엔드 자율 주행 차량 테스트, NIPS 2018, [논문]
- Self-Play를 통한 다중 에이전트 협상 학습을 향하여, ICCV 2019, [논문]
시뮬레이터 및 데이터세트
- CARLA: 개방형 도시 운전 시뮬레이터, [논문]
- TORCS: 개방형 경주용 자동차 시뮬레이터, [종이]
- Comma.ai: 운전 시뮬레이터 학습, [논문]
- NGSIM: US Highway 101 데이터세트, [문서]
