The emulator takes the current location (Θcabt​,xcabt​,ycabt​, Θtrailert, xtrailert​, ytrailert​) plus the steering direction ϕt as input and outputs the state at next timestep (Θcabt+1​,xcabt+1​,ycabt+1​, Θtrailert+1​, xtrailert+1, ytrailert+1​). It consists of a linear hidden layer, with ReLu activation function, and an linear output layer. We use MSE as the loss function and train the emulator via stochastic gradient descent.
L’émulateur prend l’emplacement actuel (ΘcabtΘcabt​,xcabt,ycabtxcabt​,ycabt​, Θtrailert, xtrailert​, ytrailert​) plus le sens de direction ϕt comme entrée et sort l’état au pas de temps suivant (Θcabt+1​,xcabt+1,ycabt+1​, Θtrailert+1​, xtrailert+1, ytrailert+1). Il se compose d’une couche cachée linéaire, avec fonction d’activation ReLU, et d’une couche de sortie linéaire. Nous utilisons la MSE comme fonction de perte et entraînons l’émulateur via une descente de gradient stochastique.