Reinforcement Learning Autonomous Driving Car (Simulation)

F1Tenth Project

• 1. IROS 2021에서 진행한 F1TENTH Competition에 참가하여 LIDAR를 장착한 자동차가 Simulator상의 map을 완주하는 Task 수행

  2. ROS(Robot Operating System)기반으로 구성된 multi car agents를 이용한 reinforcement learning 실험 환경 구축 

  3. RL의 DDPG 알고리즘을 이용하여 Policy를 배우는 Actor network, value기반으로 평가하는 Critic network와 각각 target network를 두고
     multi-agent로부터 수집한 데이터를 Replay Buffer에 저장하고 random sampling을 통해 학습 진행 

Develop  Research

• 1. 추후에 LSTM을 이용한 State Processing Network를 통해 agent가 과거부터 현재까지 경험한 데이터를 축적하여
     단순했던 LIDAR vector에서 풍부한 정보를 이용하도록 발전시킴 

  2. Multi Machine간 Data를 주고받는 Distributed DDPG 실험 환경 구축

  3. 8대의 Multi Machine과 각 8개의 Multi Agent로 구성된 총 64개의 agents로부터 Data를 수집하여 실험 진행