論文の概要: Developing Driving Strategies Efficiently: A Skill-Based Hierarchical Reinforcement Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02179v2
• Date: Sun, 17 Sep 2023 17:48:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 00:49:54.913484
• Title: Developing Driving Strategies Efficiently: A Skill-Based Hierarchical Reinforcement Learning Approach
• Title（参考訳）: 効率的な運転戦略の開発 : スキルベース階層強化学習アプローチ
• Authors: Yigit Gurses, Kaan Buyukdemirci, and Yildiray Yildiz
• Abstract要約: 強化学習はドライバポリシをモデル化するための一般的なツールです。 動作プリミティブを高レベルなアクションとして設計し,使用する,スキルベースの"階層駆動戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7373617024876725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Driving in dense traffic with human and autonomous drivers is a challenging task that requires high-level planning and reasoning. Human drivers can achieve this task comfortably, and there has been many efforts to model human driver strategies. These strategies can be used as inspirations for developing autonomous driving algorithms or to create high-fidelity simulators. Reinforcement learning is a common tool to model driver policies, but conventional training of these models can be computationally expensive and time-consuming. To address this issue, in this paper, we propose ``skill-based" hierarchical driving strategies, where motion primitives, i.e. skills, are designed and used as high-level actions. This reduces the training time for applications that require multiple models with varying behavior. Simulation results in a merging scenario demonstrate that the proposed approach yields driver models that achieve higher performance with less training compared to baseline reinforcement learning methods.
• Abstract（参考訳）: 人間と自律運転者による密集した交通を運転することは、高いレベルの計画と推論を必要とする課題である。 人間ドライバーはこのタスクを快適に達成することができ、人間のドライバー戦略をモデル化するための多くの取り組みがあった。 これらの戦略は、自律運転アルゴリズムの開発や高忠実度シミュレータ作成のインスピレーションとして使用できる。 強化学習はドライバーポリシーをモデル化するための一般的なツールであるが、これらのモデルの従来のトレーニングは計算コストが高く、時間がかかる。 本稿では,この問題を解決するために,モーションプリミティブをハイレベルなアクションとして設計・使用するための,‘スキルベース’階層型駆動戦略を提案する。 これにより、振る舞いの異なる複数のモデルを必要とするアプリケーションのトレーニング時間を短縮する。 シミュレーションにより,提案手法は,ベースライン強化学習法と比較して,少ないトレーニングで高い性能を達成できるドライバモデルが得られることを示した。

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