論文の概要: Adaptive Decision Making at the Intersection for Autonomous Vehicles Based on Skill Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11724v1
• Date: Sun, 24 Jul 2022 11:56:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 15:30:14.092439
• Title: Adaptive Decision Making at the Intersection for Autonomous Vehicles Based on Skill Discovery
• Title（参考訳）: スキル発見に基づく自動運転車の交差点における適応的意思決定
• Authors: Xianqi He, Lin Yang, Chao Lu, Zirui Li, Jianwei Gong
• Abstract要約: 都市環境では、複雑で不確実な交差点のシナリオは自動運転にとって困難である。 安全性を確保するためには、他の車両とのインタラクションを処理できる適応的な意思決定システムを開発することが不可欠である。 知識を自律的に蓄積し再利用できる階層的な枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.134487965031667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In urban environments, the complex and uncertain intersection scenarios are challenging for autonomous driving. To ensure safety, it is crucial to develop an adaptive decision making system that can handle the interaction with other vehicles. Manually designed model-based methods are reliable in common scenarios. But in uncertain environments, they are not reliable, so learning-based methods are proposed, especially reinforcement learning (RL) methods. However, current RL methods need retraining when the scenarios change. In other words, current RL methods cannot reuse accumulated knowledge. They forget learned knowledge when new scenarios are given. To solve this problem, we propose a hierarchical framework that can autonomously accumulate and reuse knowledge. The proposed method combines the idea of motion primitives (MPs) with hierarchical reinforcement learning (HRL). It decomposes complex problems into multiple basic subtasks to reduce the difficulty. The proposed method and other baseline methods are tested in a challenging intersection scenario based on the CARLA simulator. The intersection scenario contains three different subtasks that can reflect the complexity and uncertainty of real traffic flow. After offline learning and testing, the proposed method is proved to have the best performance among all methods.
• Abstract（参考訳）: 都市環境において、複雑な交差点のシナリオは自動運転にとって困難である。 安全性を確保するためには,他の車両とのインタラクションを処理可能な適応的意思決定システムを開発することが重要である。 手動で設計されたモデルベースのメソッドは、一般的なシナリオでは信頼できる。 しかし、不確定な環境では信頼できないため、学習に基づく手法、特に強化学習(rl)法が提案されている。 しかし、現在のRLメソッドはシナリオが変更されたときに再トレーニングする必要がある。 言い換えれば、現在のRL法は蓄積した知識を再利用できない。 新しいシナリオが与えられたとき、学習した知識を忘れる。 この問題を解決するために,知識を自律的に蓄積・再利用できる階層型フレームワークを提案する。 提案手法は,動きプリミティブ(MP)と階層的強化学習(HRL)を組み合わせたものである。 複雑な問題を複数の基本的なサブタスクに分解して難易度を下げる。 提案手法および他のベースライン法は, CARLAシミュレータに基づく, 挑戦的な交差点シナリオで検証される。 交差点のシナリオは、実際の交通流の複雑さと不確実性を反映できる3つの異なるサブタスクを含んでいる。 オフライン学習とテストの結果,提案手法はすべての手法で最高の性能を示した。

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