論文の概要: Generalized dynamic cognitive hierarchy models for strategic driving
behavior
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09861v1
- Date: Mon, 20 Sep 2021 21:49:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-22 14:12:06.292519
- Title: Generalized dynamic cognitive hierarchy models for strategic driving
behavior
- Title(参考訳): 戦略的駆動行動のための一般化された動的認知階層モデル
- Authors: Atrisha Sarkar, Kate Larson, Krzysztof Czarnecki
- Abstract要約: 我々は、自然主義的人間運転行動と自律走行車における行動計画の両方をモデル化するための一般化された動的認知階層の枠組みを開発する。
2つの大きな自然主義的データセットの評価に基づいて、動的レベル-kフレームワークにおけるレベル-0の振る舞いにオートマトン戦略が適していることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.415452801139843
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While there has been an increasing focus on the use of game theoretic models
for autonomous driving, empirical evidence shows that there are still open
questions around dealing with the challenges of common knowledge assumptions as
well as modeling bounded rationality. To address some of these practical
challenges, we develop a framework of generalized dynamic cognitive hierarchy
for both modelling naturalistic human driving behavior as well as behavior
planning for autonomous vehicles (AV). This framework is built upon a rich
model of level-0 behavior through the use of automata strategies, an
interpretable notion of bounded rationality through safety and maneuver
satisficing, and a robust response for planning. Based on evaluation on two
large naturalistic datasets as well as simulation of critical traffic
scenarios, we show that i) automata strategies are well suited for level-0
behavior in a dynamic level-k framework, and ii) the proposed robust response
to a heterogeneous population of strategic and non-strategic reasoners can be
an effective approach for game theoretic planning in AV.
- Abstract(参考訳): 自律運転におけるゲーム理論モデルの使用に焦点が当てられているが、実証的な証拠は、共通知識仮定の課題への対処や有界な合理性をモデル化することに関して、まだオープンな疑問が存在することを示している。
これらの課題に対処するために,自然主義的人間運転行動と自律走行車(AV)の行動計画の両方をモデル化するための,一般化された動的認知階層の枠組みを開発する。
このフレームワークは、オートマタ戦略の使用によるレベル-0の振る舞いの豊富なモデル、安全性と操作の満足度による境界的合理性の解釈可能な概念、計画に対する堅牢な反応に基づいている。
2つの大きな自然主義的データセットの評価と重要な交通シナリオのシミュレーションに基づいて、そのことを示す。
i) オートマトン戦略は、動的レベルkフレームワークにおけるレベル-0の振る舞いに適しており、また、
二 戦略的・非戦略的推論者の異種集団に対する頑健な対応は、AVにおけるゲーム理論計画に有効なアプローチである。
関連論文リスト
- Controllable Safety-Critical Closed-loop Traffic Simulation via Guided
Diffusion [100.4988219600854]
誘導拡散モデルに根ざした新しいクローズドループシミュレーションフレームワークを提案する。
提案手法は, 現実の条件を密にエミュレートする現実的なロングテールシナリオの生成と, 制御性の向上という, 二つの異なる利点をもたらす。
我々はNuScenesデータセットを実証的に検証し、リアリズムと制御性の両方の改善を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-31T04:14:43Z) - Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI [67.02053749878078]
このフレームワークは、AGIパフォーマンス、一般性、自律性のレベルを導入します。
このフレームワークが、自動運転のレベルと同等の方法で有効になることを願っています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-04T17:44:58Z) - Dual policy as self-model for planning [71.73710074424511]
エージェントの自己モデルとして決定をシミュレートするために使用されるモデルについて述べる。
現在の強化学習アプローチと神経科学にインスパイアされた我々は、蒸留政策ネットワークを自己モデルとして利用することの利点と限界を探求する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-07T13:58:45Z) - Planning Automated Driving with Accident Experience Referencing and
Common-sense Inferencing [4.362145385199189]
自動運転車の安全性を次世代にアップグレードするには、正しい脳が必要である。
本稿では,自動運転戦略脳(ADSB)の概念について述べる。
ADSBの脳アーキテクチャは、Experience Reference Engine (ERE)、Common-sense Reference Engine (CIE)、Goal and Value Keeper (GVK)で構成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-26T01:33:52Z) - Hierarchical Model-Based Imitation Learning for Planning in Autonomous
Driving [47.59287162318435]
都市密集型自動運転の課題に対するモデルベース生成逆相似学習(MGAIL)の大規模適用を実証した。
我々は、任意の目標経路への一般化を可能にする階層モデルを用いて標準MGAILを拡張し、シミュレーションされた対話エージェントを用いたクローズドループ評価フレームワークを用いて性能を測定する。
私たちは、サンフランシスコで10万マイル以上を走行する実車から収集した専門家の軌跡からのポリシーを訓練し、ゼロショット環境でも堅牢にナビゲートできるステアブルなポリシーを実証します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-18T02:15:34Z) - UMBRELLA: Uncertainty-Aware Model-Based Offline Reinforcement Learning
Leveraging Planning [1.1339580074756188]
オフライン強化学習(RL)は、オフラインデータから意思決定を学ぶためのフレームワークを提供する。
自動運転車(SDV)は、おそらく準最適データセットの振る舞いよりも優れるポリシーを学ぶ。
これはモデルベースのオフラインRLアプローチの使用を動機付け、プランニングを活用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-22T10:37:52Z) - A taxonomy of strategic human interactions in traffic conflicts [13.415452801139843]
交通紛争における相互作用パターンに基づく戦略的相互作用のための分類法を開発した。
戦略プランナーが作成した戦略を分類学のカテゴリーに自動マッピングする過程を実証する。
AV、QLk、Subgameの戦略的プランニングで使われる2つの一般的なソリューション概念を、完全$epsilon$-Nash Equilibriumで評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-27T22:19:30Z) - Solution Concepts in Hierarchical Games under Bounded Rationality with
Applications to Autonomous Driving [14.889137114998652]
階層型ゲームを用いた運転行動のゲーム理論モデルを作成する。
本研究では,自然主義データに適合するモデルと,その予測能力に基づいて行動モデルを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-21T17:13:50Z) - Goal-Aware Prediction: Learning to Model What Matters [105.43098326577434]
学習した前進力学モデルを使用する際の根本的な課題の1つは、学習したモデルの目的と下流のプランナーやポリシーの目標とのミスマッチである。
本稿では,タスク関連情報への直接的予測を提案し,そのモデルが現在のタスクを認識し,状態空間の関連量のみをモデル化することを奨励する。
提案手法は,目標条件付きシーンの関連部分を効果的にモデル化し,その結果,標準タスク非依存のダイナミックスモデルやモデルレス強化学習より優れていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-14T16:42:59Z) - Context-aware Dynamics Model for Generalization in Model-Based
Reinforcement Learning [124.9856253431878]
グローバルなダイナミクスモデルを学習するタスクを,(a)ローカルなダイナミクスをキャプチャするコンテキスト潜在ベクトルを学習し,(b)次に条件付き状態を予測するという2つの段階に分割する。
本研究では,コンテキスト潜在ベクトルに動的情報をエンコードするために,コンテキスト潜在ベクトルを前方と後方の両方のダイナミクスを予測するのに役立つような新しい損失関数を導入する。
提案手法は,既存のRL方式と比較して,様々なシミュレーションロボットや制御タスクの一般化能力に優れる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-14T08:10:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。