This practicum proposed effective policy learning for driving in dense traffic. We trained multiple policies by unrolling a learned model of the real world dynamics by optimizing different cost functions. The idea is to minimize the uncertainty in the model’s prediction by introducing a cost term that represents the model’s divergence from the states it is trained on.
Nous proposons un apprentissage d’une politique dans le cadre d’une conduite dans un trafic dense. Nous entraînons de multiples politiques en déroulant un modèle appris de la dynamique du monde réel en optimisant différentes fonctions de coût. L’idée est de minimiser l’incertitude dans les prédictions du modèle en introduisant un terme de coût qui représente la divergence du modèle par rapport aux états sur lesquels il est entraîné.