論文の概要: Behaviorally Diverse Traffic Simulation via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05741v1
• Date: Wed, 11 Nov 2020 12:49:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 01:00:34.158280
• Title: Behaviorally Diverse Traffic Simulation via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による挙動異種交通シミュレーション
• Authors: Shinya Shiroshita, Shirou Maruyama, Daisuke Nishiyama, Mario Ynocente Castro, Karim Hamzaoui, Guy Rosman, Jonathan DeCastro, Kuan-Hui Lee, Adrien Gaidon
• Abstract要約: 本稿では,自律運転エージェントのための簡易なポリシー生成アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,深層強化学習の表現能力と探索能力を活用することで,多様性と運転能力のバランスをとる。 本手法の有効性を,いくつかの挑戦的な交差点シーンにおいて実験的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.99423598448411
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traffic simulators are important tools in autonomous driving development. While continuous progress has been made to provide developers more options for modeling various traffic participants, tuning these models to increase their behavioral diversity while maintaining quality is often very challenging. This paper introduces an easily-tunable policy generation algorithm for autonomous driving agents. The proposed algorithm balances diversity and driving skills by leveraging the representation and exploration abilities of deep reinforcement learning via a distinct policy set selector. Moreover, we present an algorithm utilizing intrinsic rewards to widen behavioral differences in the training. To provide quantitative assessments, we develop two trajectory-based evaluation metrics which measure the differences among policies and behavioral coverage. We experimentally show the effectiveness of our methods on several challenging intersection scenes.
• Abstract（参考訳）: 交通シミュレーターは自動運転開発において重要なツールである。 さまざまなトラフィック参加者をモデリングするための選択肢を開発者に提供するための継続的な進歩がある一方で、これらのモデルを調整して、品質を維持しながら振る舞いの多様性を向上させることは、しばしば非常に難しい。 本稿では,自律運転エージェントのポリシー生成アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは、異なるポリシーセットセレクタを介して深層強化学習の表現と探索能力を活用することにより、多様性と運転能力のバランスをとる。 さらに,学習における行動の差異を広めるために,内在的な報酬を生かしたアルゴリズムを提案する。 定量的評価のために,政策と行動カバレッジの違いを測定する2つの軌跡に基づく評価指標を開発した。 本手法の有効性を,いくつかの挑戦的な交差点シーンにおいて実験的に示す。

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