論文の概要: Perception as prediction using general value functions in autonomous driving applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09113v1
• Date: Fri, 24 Jan 2020 17:33:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 05:23:52.172789
• Title: Perception as prediction using general value functions in autonomous driving applications
• Title（参考訳）: 自律運転における一般値関数を用いた知覚の予測
• Authors: Daniel Graves, Kasra Rezaee, Sean Scheideman
• Abstract要約: 予測としての知覚は、エージェントが世界に対する認識に与える影響に関連するデータ駆動予測を学習する。 エージェントの前部安全と後部安全をGVFで予測することを学ぶことにより,予測として認識を実証する。 これらの予測は、適応的なクルーズ制御問題において、LQRベースのコントローラに類似した制御動作を生成するために使用できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.071770433010771
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose and demonstrate a framework called perception as prediction for autonomous driving that uses general value functions (GVFs) to learn predictions. Perception as prediction learns data-driven predictions relating to the impact of actions on the agent's perception of the world. It also provides a data-driven approach to predict the impact of the anticipated behavior of other agents on the world without explicitly learning their policy or intentions. We demonstrate perception as prediction by learning to predict an agent's front safety and rear safety with GVFs, which encapsulate anticipation of the behavior of the vehicle in front and in the rear, respectively. The safety predictions are learned through random interactions in a simulated environment containing other agents. We show that these predictions can be used to produce similar control behavior to an LQR-based controller in an adaptive cruise control problem as well as provide advanced warning when the vehicle behind is approaching dangerously. The predictions are compact policy-based predictions that support prediction of the long term impact on safety when following a given policy. We analyze two controllers that use the learned predictions in a racing simulator to understand the value of the predictions and demonstrate their use in the real-world on a Clearpath Jackal robot and an autonomous vehicle platform.
• Abstract（参考訳）: 我々は,一般価値関数(gvfs)を用いた自律運転の予測として知覚という枠組みを提案し,その実証を行った。 予測としての知覚は、エージェントが世界に対する認識に与える影響に関連するデータ駆動予測を学ぶ。 また、ポリシーや意図を明示的に学習することなく、他のエージェントが予測した行動が世界に与える影響を予測するデータ駆動アプローチも提供する。 我々は,GVFを用いてエージェントの前部安全と後部安全を予測し,前部および後部における車両の挙動の予測をカプセル化する学習による予測として認識を実証する。 安全予測は、他のエージェントを含むシミュレーション環境でランダムな相互作用を通じて学習される。 これらの予測は、適応クルーズ制御問題においてlqrベースのコントローラと類似した制御挙動を発生させるだけでなく、後方の車両が危険に接近した場合に高度な警告を与えるために使用できる。 予測は、特定の政策に従う際の安全性に対する長期的な影響を予測するための、コンパクトな政策に基づく予測である。 レースシミュレータで学習した予測を用いた2つのコントローラを解析し,予測の価値を理解し,clearpath jackalロボットと自律走行車プラットフォームにおける実世界での利用を実証する。

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