論文の概要: A Probabilistic Framework for Imitating Human Race Driver Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08255v2
• Date: Mon, 17 Feb 2020 09:43:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 18:23:02.356225
• Title: A Probabilistic Framework for Imitating Human Race Driver Behavior
• Title（参考訳）: 人間のレースドライバー行動の模倣のための確率的枠組み
• Authors: Stefan L\"ockel, Jan Peters, Peter van Vliet
• Abstract要約: 本稿では,運転行動モデリングのタスクを複数のモジュールに分割するモジュラーフレームワークProMoDを提案する。 確率的運動プリミティブを用いて大域的目標軌道分布を学習し、局所経路生成にウエイドを使用し、ニューラルネットワークにより対応する行動選択を行う。 シミュレーションカーレースセッティングの実験は、他の模倣学習アルゴリズムと比較して、模倣精度とロバスト性にかなりの利点がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.524303667746643
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding and modeling human driver behavior is crucial for advanced vehicle development. However, unique driving styles, inconsistent behavior, and complex decision processes render it a challenging task, and existing approaches often lack variability or robustness. To approach this problem, we propose Probabilistic Modeling of Driver behavior (ProMoD), a modular framework which splits the task of driver behavior modeling into multiple modules. A global target trajectory distribution is learned with Probabilistic Movement Primitives, clothoids are utilized for local path generation, and the corresponding choice of actions is performed by a neural network. Experiments in a simulated car racing setting show considerable advantages in imitation accuracy and robustness compared to other imitation learning algorithms. The modular architecture of the proposed framework facilitates straightforward extensibility in driving line adaptation and sequencing of multiple movement primitives for future research.
• Abstract（参考訳）: 人間の運転行動の理解とモデル化は、高度な車両開発に不可欠である。 しかしながら、ユニークな駆動スタイル、一貫性のない振る舞い、複雑な意思決定プロセスは、それを困難なタスクにします。 そこで本研究では,ドライバ動作モデリングのタスクを複数のモジュールに分割するモジュールフレームワークであるpromod(ドライバ動作の確率的モデリング)を提案する。 確率的運動プリミティブを用いてグローバルな目標軌道分布を学習し、局所経路生成にウエイドを使用し、ニューラルネットワークにより対応する行動選択を行う。 シミュレーションカーレースセッティングの実験は、他の模倣学習アルゴリズムと比較して、模倣精度と堅牢性にかなりの利点がある。 提案フレームワークのモジュラーアーキテクチャは、将来の研究のために複数の移動プリミティブの駆動ライン適応とシークエンシングの容易な拡張を容易にする。

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