論文の概要: SafetyNet: Safe planning for real-world self-driving vehicles using machine-learned policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13602v1
• Date: Tue, 28 Sep 2021 10:23:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-29 22:05:16.716523
• Title: SafetyNet: Safe planning for real-world self-driving vehicles using machine-learned policies
• Title（参考訳）: safetynet: 機械学習による実世界の自動運転車の安全計画
• Authors: Matt Vitelli, Yan Chang, Yawei Ye, Maciej Wo{\l}czyk, B{\l}a\.zej Osi\'nski, Moritz Niendorf, Hugo Grimmett, Qiangui Huang, Ashesh Jain, Peter Ondruska
• Abstract要約: 我々は、人間のデモから訓練された自動運転車を完全に制御するための最初の安全システムを示す。 このアプローチでは、MLプランナの判断に対する健全性チェックを行う、シンプルだが効果的なルールベースのフォールバックレイヤを使用します。 これにより、MLを活用することで、複雑な状況に対処しつつ、安全性を確保しながら、MLプランナのみの衝突を95%削減することが可能になります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.6405425323717004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we present the first safe system for full control of self-driving vehicles trained from human demonstrations and deployed in challenging, real-world, urban environments. Current industry-standard solutions use rule-based systems for planning. Although they perform reasonably well in common scenarios, the engineering complexity renders this approach incompatible with human-level performance. On the other hand, the performance of machine-learned (ML) planning solutions can be improved by simply adding more exemplar data. However, ML methods cannot offer safety guarantees and sometimes behave unpredictably. To combat this, our approach uses a simple yet effective rule-based fallback layer that performs sanity checks on an ML planner's decisions (e.g. avoiding collision, assuring physical feasibility). This allows us to leverage ML to handle complex situations while still assuring the safety, reducing ML planner-only collisions by 95%. We train our ML planner on 300 hours of expert driving demonstrations using imitation learning and deploy it along with the fallback layer in downtown San Francisco, where it takes complete control of a real vehicle and navigates a wide variety of challenging urban driving scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間のデモから訓練し,挑戦的かつ現実的な都市環境に展開する自動運転車の完全制御のための,最初の安全システムを提案する。 現在の業界標準ソリューションは、計画にルールベースのシステムを使用する。 一般的なシナリオでは合理的に動作しますが、エンジニアリングの複雑さは、このアプローチを人間レベルのパフォーマンスとは相容れないものにします。 一方、機械学習(ML)計画ソリューションの性能は、より優れたデータを追加するだけで改善できる。 しかし、MLメソッドは安全保証を提供しておらず、時には予測不能に振る舞う。 これに対処するために、このアプローチでは、mlプランナーの決定(例えば衝突の回避、物理的実現可能性の確保など)を健全性チェックする、シンプルで効果的なルールベースのフォールバック層を使用します。 これにより、MLを活用することで、複雑な状況に対処しつつ、安全性を確保しながら、MLプランナのみの衝突を95%削減することが可能になります。 本誌はMLプランナーを300時間のエキスパート運転デモで訓練し、模擬学習を使ってそれをサンフランシスコのダウンタウンのフォールバック層にデプロイし、実際の車両を完全にコントロールし、さまざまな挑戦的な都市運転シナリオをナビゲートする。

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