強化学習の環境作成、AI。自動運転の学習のため、自由に道路環境を作る。どのライブラリーが良い？

強化学習の環境作成、AI。自動運転の学習のため、自由に道路環境を作りたいのですが、どのライブラリがいいですか。

Open　AI Gymなどですか。　　Unityですか。

詳しい方、教えてください。

自動運転普及のために、研究を行いたいです。

No.2 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2024/02/01 00:29

二足歩行ロボットが歩けるように学習するのであれば強化学習かもしれませんが、自動運転のアドホックなルート選択は、一般状態空間モデル表現と言う手法が使われ、部分観測マルコフ決定過程という数理で解きます。

この時点で認識がズレています。

No.1さんの書かれた通り、まずは、DARPAアーバンチャレンジの歴史や、GoogleのSebastian Thrun博士の功績を知り、彼の著書の「確率ロボティクス」などを読んで、知識を付けるべきです。

確率ロボティクスの訳者である千葉工大の上田隆一先生の研究室に行くのも良いかも。

あと、道路データの生成ですが・・・、

自由に作るのではなく、標識、白線、ガードレール、トンネル内照明など、様々な付帯物の出現頻度を考慮して、組合せ網羅性を考え、試験車が路上収集したデータを元にリハーサルデータを生成しています。
その場合、ステレオカメラ画像だけでなく、LIDAR画像、ミリ波画像などもセットで生成します。

そのあたりに転がっているライブラリで生成できるほど、簡単なものではありません。ソフトは自動車メーカー各社やデンソーなどの部品メーカーが社内で独自開発しています。アノテーションの作業だけでも膨大なコストを掛けて行っています。

No.1 回答者： k-841 回答日時： 2024/01/31 14:08

＞自動運転普及のために、研究を行いたいです。

強化学習云々を論じる前に、まずは自動運転とはどういうアプローチがあるのか、どういった道具立てが必要なのかを先に勉強することをお勧めします。それ以前に、研究とはどういう流れで行われるものなのかも知らなくてはなりません。最も簡単なのは、自動運転を研究している大学院に入学し、その研究室に配属されることです。上記のすべてを叶えてくれます。

あなたが今質問していることは、方針が大方固まった段階でいざ実装しようというときに、そのごく一部の要素について何を選定するかの検討です。言うなれば、今日の昼食は大手チェーン店のハンバーガーにしようと方針を決めたところで、ではモスにしようかマクドにしようか、という選定の話をしているのです。