論文の概要: Self-Improving Safety Performance of Reinforcement Learning Based Driving with Black-Box Verification Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16575v3
• Date: Sun, 9 Jul 2023 16:42:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 19:15:18.603832
• Title: Self-Improving Safety Performance of Reinforcement Learning Based Driving with Black-Box Verification Algorithms
• Title（参考訳）: ブラックボックス検証アルゴリズムを用いた強化学習による運転の安全性向上
• Authors: Resul Dagdanov, Halil Durmus, Nazim Kemal Ure
• Abstract要約: 本稿では,強化学習(RL)に基づく自律運転(AD)エージェントの安全性向上を目的とした,自己改善型人工知能システムを提案する。 提案手法は,RLベースの適応クルーズ制御(ACC)アプリケーションにおいて,行動決定の安全性上の障害を効果的に発見する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we propose a self-improving artificial intelligence system to enhance the safety performance of reinforcement learning (RL)-based autonomous driving (AD) agents using black-box verification methods. RL algorithms have become popular in AD applications in recent years. However, the performance of existing RL algorithms heavily depends on the diversity of training scenarios. A lack of safety-critical scenarios during the training phase could result in poor generalization performance in real-world driving applications. We propose a novel framework in which the weaknesses of the training set are explored through black-box verification methods. After discovering AD failure scenarios, the RL agent's training is re-initiated via transfer learning to improve the performance of previously unsafe scenarios. Simulation results demonstrate that our approach efficiently discovers safety failures of action decisions in RL-based adaptive cruise control (ACC) applications and significantly reduces the number of vehicle collisions through iterative applications of our method. The source code is publicly available at https://github.com/data-and-decision-lab/self-improving-RL.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,強化学習(RL)に基づく自律運転(AD)エージェントの安全性向上を目的とした,ブラックボックス検証手法を用いた自己改善人工知能システムを提案する。 近年,ADアプリケーションでRLアルゴリズムが普及している。 しかし、既存のRLアルゴリズムの性能はトレーニングシナリオの多様性に大きく依存している。 トレーニング段階での安全性クリティカルなシナリオの欠如は、実世界の運転アプリケーションの一般化性能を低下させる可能性がある。 本稿では,ブラックボックス検証手法を用いて,トレーニングセットの弱点を探索する新しい枠組みを提案する。 AD障害シナリオを発見した後、RLエージェントのトレーニングは転送学習を通じて再起動され、以前は安全ではなかったシナリオのパフォーマンスが向上する。 シミュレーションの結果,RLに基づく適応巡航制御(ACC)アプリケーションにおける動作決定の安全性の低下を効果的に発見し,本手法の反復的適用により車両衝突回数を大幅に削減することを示した。 ソースコードはhttps://github.com/data-and-decision-lab/self-improving-RLで公開されている。

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