論文の概要: Augmenting Reinforcement Learning with Transformer-based Scene
Representation Learning for Decision-making of Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12263v2
- Date: Thu, 24 Aug 2023 06:53:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-25 18:51:20.935675
- Title: Augmenting Reinforcement Learning with Transformer-based Scene
Representation Learning for Decision-making of Autonomous Driving
- Title（参考訳）: 変圧器を用いたシーン表現学習による強化学習による自律運転意思決定
- Authors: Haochen Liu, Zhiyu Huang, Xiaoyu Mo, and Chen Lv
- Abstract要約: 本研究では,強化学習による意思決定能力の向上を目的としたScene-Rep Transformerを提案する。
マルチステージトランスフォーマー(MST)エンコーダは、エゴ車とその隣人との相互作用認識をモデル化するために構築される。
自己教師型学習目標を持つ逐次潜時変圧器(SLT)を用いて、将来の予測情報を潜時シーン表現に蒸留する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.84595432822612
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Decision-making for urban autonomous driving is challenging due to the
stochastic nature of interactive traffic participants and the complexity of
road structures. Although reinforcement learning (RL)-based decision-making
scheme is promising to handle urban driving scenarios, it suffers from low
sample efficiency and poor adaptability. In this paper, we propose Scene-Rep
Transformer to improve the RL decision-making capabilities with better scene
representation encoding and sequential predictive latent distillation.
Specifically, a multi-stage Transformer (MST) encoder is constructed to model
not only the interaction awareness between the ego vehicle and its neighbors
but also intention awareness between the agents and their candidate routes. A
sequential latent Transformer (SLT) with self-supervised learning objectives is
employed to distill the future predictive information into the latent scene
representation, in order to reduce the exploration space and speed up training.
The final decision-making module based on soft actor-critic (SAC) takes as
input the refined latent scene representation from the Scene-Rep Transformer
and outputs driving actions. The framework is validated in five challenging
simulated urban scenarios with dense traffic, and its performance is manifested
quantitatively by the substantial improvements in data efficiency and
performance in terms of success rate, safety, and efficiency. The qualitative
results reveal that our framework is able to extract the intentions of neighbor
agents to help make decisions and deliver more diversified driving behaviors.
- Abstract（参考訳）: インタラクティブな交通参加者の確率的性質と道路構造の複雑さにより、都市自律運転の意思決定は困難である。
強化学習(rl)に基づく意思決定手法は都市運転のシナリオをうまく扱うことができるが、サンプル効率の低下と適応性の低下に苦しむ。
本稿では,シーン表現符号化と逐次予測潜在蒸留によりRL判定能力を向上させるScene-Rep Transformerを提案する。
具体的には、マルチステージトランスフォーマー(MST)エンコーダを構築し、エゴ車とその隣人間の相互作用意識だけでなく、エージェントとその候補経路間の相互作用意識をモデル化する。
自己教師型学習目標を持つシーケンシャル潜水変圧器(SLT)を用いて,将来の予測情報を潜水場表現に蒸留し,探索空間の低減とトレーニングの高速化を図る。
ソフトアクター・クリティック(SAC)に基づく最終決定モジュールは、Scene-Rep Transformerから精細化された潜在シーン表現を入力として駆動動作を出力する。
このフレームワークは、密集したトラフィックを伴う5つのシミュレート都市シナリオで検証され、その性能は、成功率、安全性、効率の観点から、データ効率とパフォーマンスの大幅な改善によって定量的に示される。
定性的な結果は、我々のフレームワークが近隣のエージェントの意図を抽出し、意思決定を助け、より多様な運転行動を提供できることを示している。
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