論文の概要: UMBRELLA: Uncertainty-Aware Model-Based Offline Reinforcement Learning Leveraging Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11097v1
• Date: Mon, 22 Nov 2021 10:37:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-23 15:00:07.761268
• Title: UMBRELLA: Uncertainty-Aware Model-Based Offline Reinforcement Learning Leveraging Planning
• Title（参考訳）: UMBRELLA:不確かさを意識したモデルに基づくオフライン強化学習
• Authors: Christopher Diehl, Timo Sievernich, Martin Kr\"uger, Frank Hoffmann, Torsten Bertran
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5669790037378094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Offline reinforcement learning (RL) provides a framework for learning decision-making from offline data and therefore constitutes a promising approach for real-world applications as automated driving. Self-driving vehicles (SDV) learn a policy, which potentially even outperforms the behavior in the sub-optimal data set. Especially in safety-critical applications as automated driving, explainability and transferability are key to success. This motivates the use of model-based offline RL approaches, which leverage planning. However, current state-of-the-art methods often neglect the influence of aleatoric uncertainty arising from the stochastic behavior of multi-agent systems. This work proposes a novel approach for Uncertainty-aware Model-Based Offline REinforcement Learning Leveraging plAnning (UMBRELLA), which solves the prediction, planning, and control problem of the SDV jointly in an interpretable learning-based fashion. A trained action-conditioned stochastic dynamics model captures distinctively different future evolutions of the traffic scene. The analysis provides empirical evidence for the effectiveness of our approach in challenging automated driving simulations and based on a real-world public dataset.
• Abstract（参考訳）: 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習する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ているポリシーを学ぶ。 特に、自動運転、説明可能性、転送可能性といった安全クリティカルな応用が成功の鍵となる。 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。 しかし、現在の最先端手法は、多エージェント系の確率的挙動から生じるアレタリック不確実性の影響を無視することが多い。 本研究は,SDVの予測,計画,制御問題を解釈可能な学習方式で共同で解決する,不確実性を考慮したモデルベースオフライン強化学習plAnning(UMBRELLA)の新たなアプローチを提案する。 訓練された行動条件付き確率力学モデルは、交通シーンの異なる未来の進化を捉えている。 この分析は,実世界の公開データセットに基づいて,運転シミュレーションに挑戦する手法の有効性を示す実証的証拠を提供する。

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