2024では、SIGMOBILEの学生アウトリーチプログラムの一環として、ASSET(アジア学生新興技術シンポジウム)という特別プログラムが開催されます。ASSETに参加する学生はグループに分けられ、それぞれのグループには優秀で活気的な研究メンターがいて、彼らの研究スキルを磨く手助けをします。追跡アルゴリズムは多くのシナリオに対しては頑健であるが、手動での調整が必要だと考えられる。先行研究によると、強化学習とピュアパシュートを組み合わせることで、単純な経路形状において低速で高い追跡精度を達成できることが示されている。速度を変更しながら追跡精度を維持することは重要である一方で、効果的にバランスを取るのが難しく、異なる速度に対して広範な手動パラメータ調整が必要である。この問題を解決するために、我々は既存の強化学習に基づくピュアパシュートコントローラを改善した。研究はCARLAシミュレータに実装された。予備実験の結果、観測空間と報酬関数に将来の曲率を組み込むことで、車両エージェントがより速く、より正確な経路追跡ポリシーを学習できることが示されている。