論文の概要: DR2L: Surfacing Corner Cases to Robustify Autonomous Driving via Domain Randomization Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11762v1
• Date: Sun, 25 Jul 2021 09:15:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-27 16:17:06.556233
• Title: DR2L: Surfacing Corner Cases to Robustify Autonomous Driving via Domain Randomization Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: DR2L:ドメインランダム化強化学習による自律運転のロバスティフィケーション
• Authors: Haoyi Niu, Jianming Hu, Zheyu Cui and Yi Zhang
• Abstract要約: ドメインランダム化(DR)は、このギャップをほとんど、あるいは全く現実世界のデータで埋めることのできる方法論である。 シミュレーションで訓練されたDeepRLベースの自動運転車を強固にするために、敵対モデルが提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.040937987024427
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How to explore corner cases as efficiently and thoroughly as possible has long been one of the top concerns in the context of deep reinforcement learning (DeepRL) autonomous driving. Training with simulated data is less costly and dangerous than utilizing real-world data, but the inconsistency of parameter distribution and the incorrect system modeling in simulators always lead to an inevitable Sim2real gap, which probably accounts for the underperformance in novel, anomalous and risky cases that simulators can hardly generate. Domain Randomization(DR) is a methodology that can bridge this gap with little or no real-world data. Consequently, in this research, an adversarial model is put forward to robustify DeepRL-based autonomous vehicles trained in simulation to gradually surfacing harder events, so that the models could readily transfer to the real world.
• Abstract（参考訳）: コーナーケースをできるだけ効率的にかつ徹底的に探索する方法は、ディープ強化学習(DeepRL)自動運転の文脈における主要な関心事の1つである。 シミュレーションデータによるトレーニングは、実世界のデータを利用するよりもコストと危険性が低いが、パラメータ分布の不整合とシミュレータ内の不正確なシステムモデリングは、必然的にsim2現実的ギャップをもたらす。 ドメインランダム化(DR)は、このギャップを現実世界のデータで埋めることのできる方法論である。 そこで本研究では,DeepRLをベースとした自動運転車をシミュレーションで強化し,より困難な事象を徐々に克服し,現実の世界へ容易に移行できるようにする。

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