論文の概要: NeurIPS 2022 Competition: Driving SMARTS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07545v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 17:10:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 17:22:39.983120
• Title: NeurIPS 2022 Competition: Driving SMARTS
• Title（参考訳）: NeurIPS 2022コンペティション: ドライビングSMARTS
• Authors: Amir Rasouli, Randy Goebel, Matthew E. Taylor, Iuliia Kotseruba, Soheil Alizadeh, Tianpei Yang, Montgomery Alban, Florian Shkurti, Yuzheng Zhuang, Adam Scibior, Kasra Rezaee, Animesh Garg, David Meger, Jun Luo, Liam Paull, Weinan Zhang, Xinyu Wang, and Xi Chen
• Abstract要約: ドライビングSMARTSは、動的相互作用コンテキストにおける分散シフトに起因する問題に対処するために設計された定期的な競争である。 提案するコンペティションは,強化学習(RL)やオフライン学習など,方法論的に多様なソリューションをサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.948652154552136
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Driving SMARTS is a regular competition designed to tackle problems caused by the distribution shift in dynamic interaction contexts that are prevalent in real-world autonomous driving (AD). The proposed competition supports methodologically diverse solutions, such as reinforcement learning (RL) and offline learning methods, trained on a combination of naturalistic AD data and open-source simulation platform SMARTS. The two-track structure allows focusing on different aspects of the distribution shift. Track 1 is open to any method and will give ML researchers with different backgrounds an opportunity to solve a real-world autonomous driving challenge. Track 2 is designed for strictly offline learning methods. Therefore, direct comparisons can be made between different methods with the aim to identify new promising research directions. The proposed setup consists of 1) realistic traffic generated using real-world data and micro simulators to ensure fidelity of the scenarios, 2) framework accommodating diverse methods for solving the problem, and 3) baseline method. As such it provides a unique opportunity for the principled investigation into various aspects of autonomous vehicle deployment.
• Abstract（参考訳）: ドライビングSMARTS(ドライビングSMARTS)は、現実の自律運転(AD)で一般的な動的相互作用コンテキストの分散シフトに起因する問題に対処するために設計されたレギュラー競技である。 提案するコンペティションは、自然主義ADデータとオープンソースのシミュレーションプラットフォームSMARTSの組み合わせに基づいてトレーニングされた強化学習(RL)やオフライン学習手法などの方法論的に多様なソリューションをサポートする。 2トラック構造は、分布シフトの異なる側面に焦点を合わせることができる。 track 1はどんな方法でも利用可能で、さまざまなバックグラウンドを持つml研究者が、現実世界の自動運転課題を解決する機会を提供する。 トラック2は、厳密にオフラインの学習方法のために設計されている。 そのため,新たな研究方向を特定するために,異なる手法の直接比較を行うことができる。 提案された構成は 1)実世界のデータとマイクロシミュレータを用いて現実的なトラフィックを生成し,シナリオの忠実性を確保する。 2)課題解決のための多様な手法を適応する枠組み、及び 3)ベースライン法。 そのため、自動運転車の配備に関する様々な側面を原則的に調査する唯一の機会となる。

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