論文の概要: FormulaZero: Distributionally Robust Online Adaptation via Offline Population Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03900v2
• Date: Sat, 22 Aug 2020 17:00:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-25 08:24:29.478168
• Title: FormulaZero: Distributionally Robust Online Adaptation via Offline Population Synthesis
• Title（参考訳）: FormulaZero:オフライン人口合成による分散ロバストオンライン適応
• Authors: Aman Sinha, Matthew O'Kelly, Hongrui Zheng, Rahul Mangharam, John Duchi, Russ Tedrake
• Abstract要約: 自律レースは安全だが 保守的な政策を罰する領域です 現在のアプローチでは、他のエージェントに関する仮定を単純化するか、オンライン適応のための堅牢なメカニズムが欠如している。 レプリカ交換型マルコフ連鎖モンテカルロに基づく新しい自己再生法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.07399367947566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Balancing performance and safety is crucial to deploying autonomous vehicles in multi-agent environments. In particular, autonomous racing is a domain that penalizes safe but conservative policies, highlighting the need for robust, adaptive strategies. Current approaches either make simplifying assumptions about other agents or lack robust mechanisms for online adaptation. This work makes algorithmic contributions to both challenges. First, to generate a realistic, diverse set of opponents, we develop a novel method for self-play based on replica-exchange Markov chain Monte Carlo. Second, we propose a distributionally robust bandit optimization procedure that adaptively adjusts risk aversion relative to uncertainty in beliefs about opponents' behaviors. We rigorously quantify the tradeoffs in performance and robustness when approximating these computations in real-time motion-planning, and we demonstrate our methods experimentally on autonomous vehicles that achieve scaled speeds comparable to Formula One racecars.
• Abstract（参考訳）: 性能と安全性のバランスは、マルチエージェント環境での自動運転車の展開に不可欠である。 特に、自律レースは安全だが保守的なポリシーを罰する領域であり、堅牢で適応的な戦略の必要性を強調している。 現在のアプローチでは、他のエージェントに関する仮定を単純化するか、オンライン適応のための堅牢なメカニズムが欠如している。 この研究は両方の課題にアルゴリズム的な貢献をする。 まず, 現実的かつ多様な対戦相手群を生成するために, 複製交換マルコフ連鎖モンテカルロに基づく新しい自己再生法を開発した。 第2に,不確実性に対するリスク回避を適応的に調整する分散ロバストな帯域最適化手法を提案する。 我々は,リアルタイムモーションプランニングにおいて,これらの計算を近似する際の性能とロバスト性のトレードオフを厳密に定量化し,フォーミュラ1レースカーに匹敵するスケール速度を実現する自律走行車に関する実験手法を実証する。

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