Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adversarial Evaluation of Autonomous Vehicles in Lane-Change Scenarios

論文の概要: Adversarial Evaluation of Autonomous Vehicles in Lane-Change Scenarios

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06531v2
Date: Mon, 23 Nov 2020 20:27:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-13 09:13:14.737878
Title: Adversarial Evaluation of Autonomous Vehicles in Lane-Change Scenarios
Title（参考訳）: レーンチェンジシナリオにおける自律走行車の対向評価
Authors: Baiming Chen, Xiang Chen, Wu Qiong, Liang Li
Abstract要約: 対戦環境における自律走行車の評価を効率よく行うための適応評価フレームワークを提案する。危険なシナリオのマルチモーダルな性質を考慮すると、多様性のために異なる局所最適化を表現するためにアンサンブルモデルを使用する。その結果,テスト車両の性能は有意に低下した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.53961877853783
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Autonomous vehicles must be comprehensively evaluated before deployed in cities and highways. However, most existing evaluation approaches for autonomous vehicles are static and lack adaptability, so they are usually inefficient in generating challenging scenarios for tested vehicles. In this paper, we propose an adaptive evaluation framework to efficiently evaluate autonomous vehicles in adversarial environments generated by deep reinforcement learning. Considering the multimodal nature of dangerous scenarios, we use ensemble models to represent different local optimums for diversity. We then utilize a nonparametric Bayesian method to cluster the adversarial policies. The proposed method is validated in a typical lane-change scenario that involves frequent interactions between the ego vehicle and the surrounding vehicles. Results show that the adversarial scenarios generated by our method significantly degrade the performance of the tested vehicles. We also illustrate different patterns of generated adversarial environments, which can be used to infer the weaknesses of the tested vehicles.
Abstract（参考訳）: 自動運転車は都市や高速道路に配備する前に総合的に評価されなければならない。しかし、既存の自動運転車の評価手法のほとんどは静的であり、適応性が欠如しているため、テスト車両の困難なシナリオを生成するのに非効率である。本稿では,深部強化学習による対向環境における自律走行車の評価を効率よく行うための適応評価フレームワークを提案する。危険シナリオのマルチモーダル性を考慮すると,多様な局所的最適性を表現するためにアンサンブルモデルを用いる。次に,非パラメトリックベイズ法を用いて逆方針をクラスタ化する。提案手法は、ego車両と周辺車両との頻繁な相互作用を伴う典型的な車線変更シナリオで検証される。その結果,本手法で生成した逆シナリオは,試験車両の性能を著しく低下させることがわかった。また,テスト車両の弱点を推察するために使用できる,生成した敵環境の異なるパターンを示す。

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