論文の概要: A Safe Hierarchical Planning Framework for Complex Driving Scenarios based on Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06778v1
• Date: Sun, 17 Jan 2021 20:45:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-27 20:13:22.580710
• Title: A Safe Hierarchical Planning Framework for Complex Driving Scenarios based on Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習に基づく複雑な運転シナリオのための安全階層計画フレームワーク
• Authors: Jinning Li, Liting Sun, Masayoshi Tomizuka and Wei Zhan
• Abstract要約: 低レベルコントローラのコーディネーターとして,低レベルセーフコントローラセットと高レベル強化学習アルゴリズム(H-CtRL)を用いた階層的行動計画フレームワークを提案する。 低レベルの最適化/サンプリングベースのコントローラによって安全性が保証され、高レベルの強化学習アルゴリズムはH-CtRLを適応的で効率的な行動プランナにする。 提案したH-CtRLは,安全性と効率の両面で性能を満足して,様々な現実的なシミュレーションシナリオにおいて有効であることが証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.007323699176467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous vehicles need to handle various traffic conditions and make safe and efficient decisions and maneuvers. However, on the one hand, a single optimization/sampling-based motion planner cannot efficiently generate safe trajectories in real time, particularly when there are many interactive vehicles near by. On the other hand, end-to-end learning methods cannot assure the safety of the outcomes. To address this challenge, we propose a hierarchical behavior planning framework with a set of low-level safe controllers and a high-level reinforcement learning algorithm (H-CtRL) as a coordinator for the low-level controllers. Safety is guaranteed by the low-level optimization/sampling-based controllers, while the high-level reinforcement learning algorithm makes H-CtRL an adaptive and efficient behavior planner. To train and test our proposed algorithm, we built a simulator that can reproduce traffic scenes using real-world datasets. The proposed H-CtRL is proved to be effective in various realistic simulation scenarios, with satisfying performance in terms of both safety and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車は様々な交通状況に対処し、安全かつ効率的な意思決定と操作を行う必要がある。 しかしながら、一つの最適化/サンプリングベースのモーションプランナーは、特に近くに多数の対話型車両がある場合、リアルタイムで安全な軌道を効率的に生成できない。 一方,エンド・ツー・エンドの学習方法は,結果の安全性を保証できない。 そこで本研究では,低レベルセーフコントローラ群と高レベル強化学習アルゴリズム(h-ctrl)を低レベルコントローラのコーディネータとして用いた階層的行動計画フレームワークを提案する。 低レベルの最適化/サンプリングベースのコントローラによって安全性が保証され、高レベルの強化学習アルゴリズムはH-CtRLを適応的で効率的な行動プランナにする。 提案アルゴリズムを訓練し,テストするために,実世界のデータセットを用いて交通シーンを再現できるシミュレータを構築した。 提案したH-CtRLは,安全性と効率の両面で性能を満足して,様々な現実的なシミュレーションシナリオにおいて有効であることが証明された。

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