論文の概要: Enhanced Behavioral Cloning with Environmental Losses for Self-Driving Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09271v1
• Date: Fri, 4 Feb 2022 10:27:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-27 17:36:37.937123
• Title: Enhanced Behavioral Cloning with Environmental Losses for Self-Driving Vehicles
• Title（参考訳）: 環境損失を考慮した自動運転車の行動クローニング
• Authors: Nelson Fernandez Pinto and Thomas Gilles
• Abstract要約: 行動クローニングに関する最近の研究は、複雑な運転シナリオを扱うのに専門家の観察を単純に模倣するだけでは不十分であることを示している。 本稿では,経路計画におけるリスクのある社会的相互作用をモデル化するための,社会的損失と道路損失という一連の損失関数を提案する。 本手法を大規模都市運転データセットで検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.468677167874397
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Learned path planners have attracted research interest due to their ability to model human driving behavior and rapid inference. Recent works on behavioral cloning show that simple imitation of expert observations is not sufficient to handle complex driving scenarios. Besides, predictions that land outside drivable areas can lead to potentially dangerous situations. This paper proposes a set of loss functions, namely Social loss and Road loss, which account for modelling risky social interactions in path planning. These losses act as a repulsive scalar field that surrounds non-drivable areas. Predictions that land near these regions incur in a higher training cost, which is minimized using backpropagation. This methodology provides additional environment feedback to the traditional supervised learning set up. We validated this approach on a large-scale urban driving dataset. The results show the agent learns to imitate human driving while exhibiting better safety metrics. Furthermore, the proposed methodology has positive effects on inference without the need to artificially generate unsafe driving examples. The explanability study suggests that the benefits obtained are associated with a higher relevance of non-drivable areas in the agent's decisions compared to classical behavioral cloning.
• Abstract（参考訳）: 学習パスプランナーは、人間の運転行動と迅速な推論をモデル化する能力から研究の関心を集めている。 行動クローニングに関する最近の研究は、複雑な運転シナリオを扱うのに専門家観察の単純な模倣は不十分であることを示している。 さらに、乾燥可能な地域の外に着陸する予測は、潜在的に危険な状況を引き起こす可能性がある。 本稿では,経路計画におけるリスクの高い社会的相互作用のモデル化を考慮し,社会損失と道路損失という一連の損失関数を提案する。 これらの損失は、非乾燥領域を取り囲む反発スカラー場として作用する。 これらの地域の近傍に上陸する予測は、バックプロパゲーションによって最小限に抑えられる訓練コストが高い。 この方法論は、従来の教師付き学習セットアップに追加の環境フィードバックを提供する。 このアプローチを大規模都市運転データセットで検証した。 その結果、エージェントは、より優れた安全性指標を示しながら、人間の運転を模倣することを学びます。 さらに,提案手法は,安全でない運転例を人工的に生成することなく,推論に肯定的な影響を与える。 説明可能性の研究は、得られた利点は、従来の行動のクローニングと比較して、エージェントの決定における非乾燥領域の関連性が高いことを示唆している。

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