ReinVBC：車両ブレーキ・コントローラのためのモデルベース強化学習アプローチ
arXiv cs.RO / 2026/4/7
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要点
- 本論文は、製造現場での手動キャリブレーションを削減しつつ性能を維持することを目的とした、車両ブレーキ・コントローラ（VBC）設計のためのオフライン・モデルベース強化学習手法であるReinVBCを提案する。
- モデル学習およびポリシー活用戦略を活用し、ポリシー探索に用いる学習済み車両ダイナミクス・モデルの信頼性を高める。
- 著者らは、オフライン・モデルベースRLパイプラインに実用的なエンジニアリング設計上の選択を組み込むことで、現実世界での適用可能性を強化すると主張している。
- 実験結果は、ReinVBCが実世界の車両ブレーキ課題で能力を発揮できること、ならびに量産グレードのアンチロック・ブレーキ・システム機能を置き換えられる可能性を示すものとして報告されている。
