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Drone-Assisted Lane Change Maneuver using Reinforcement Learning with Dynamic Reward Function

  • Telecom Sudparis
  • Laboratoire Licorne
  • Université Versailles-Saint Quentin

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

This paper provides a Lane Change Assistance (LCA) platform that communicates with Unmanned Aerial Vehi-cles (UAV). The proposed platform is based on a reinforcement learning technique, where a Deep Q-Network (DQN) is trained to make lane change decisions. The reward function of the DQN agent considers safety, comfort and efficiency perspectives. Specifically, the safety reward, based on the road vehicular density, is adapted dynamically by the drone during the training phase. Performance analysis proves that the proposed platform improves the total travel time while reducing the collision rate and responding to urgent lane changes in a timely manner.

langue originaleAnglais
titre2022 18th International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications, WiMob 2022
EditeurIEEE Computer Society
Pages314-320
Nombre de pages7
ISBN (Electronique)9781665469753
Les DOIs
étatPublié - 1 janv. 2022
Evénement18th International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications, WiMob 2022 - Thessaloniki, Grcce
Durée: 10 oct. 202212 oct. 2022

Série de publications

NomInternational Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications
Volume2022-October
ISSN (imprimé)2161-9646
ISSN (Electronique)2161-9654

Une conférence

Une conférence18th International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications, WiMob 2022
Pays/TerritoireGrcce
La villeThessaloniki
période10/10/2212/10/22

Empreinte digitale

Examiner les sujets de recherche de « Drone-Assisted Lane Change Maneuver using Reinforcement Learning with Dynamic Reward Function ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

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