Fugu-MT 論文翻訳(概要): Shared Information-Based Safe And Efficient Behavior Planning For Connected Autonomous Vehicles

論文の概要: Shared Information-Based Safe And Efficient Behavior Planning For Connected Autonomous Vehicles

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04321v1
Date: Wed, 8 Feb 2023 20:31:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-10 17:33:03.853451
Title: Shared Information-Based Safe And Efficient Behavior Planning For Connected Autonomous Vehicles
Title（参考訳）: 共有情報に基づく安全かつ効率的な自律走行車の行動計画
Authors: Songyang Han, Shanglin Zhou, Lynn Pepin, Jiangwei Wang, Caiwen Ding, Fei Miao
Abstract要約: 我々は、連結自動運転車のための統合情報共有と安全なマルチエージェント強化学習フレームワークを設計する。まず、重畳畳み込み畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、生画像とポイントクラウドのLIDARデータを各自動運転車でローカルに処理する。次に、車両の局部観測とV2V通信を介して受信した情報の両方を利用する安全なアクター批判アルゴリズムを設計する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.896682830421197
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The recent advancements in wireless technology enable connected autonomous vehicles (CAVs) to gather data via vehicle-to-vehicle (V2V) communication, such as processed LIDAR and camera data from other vehicles. In this work, we design an integrated information sharing and safe multi-agent reinforcement learning (MARL) framework for CAVs, to take advantage of the extra information when making decisions to improve traffic efficiency and safety. We first use weight pruned convolutional neural networks (CNN) to process the raw image and point cloud LIDAR data locally at each autonomous vehicle, and share CNN-output data with neighboring CAVs. We then design a safe actor-critic algorithm that utilizes both a vehicle's local observation and the information received via V2V communication to explore an efficient behavior planning policy with safety guarantees. Using the CARLA simulator for experiments, we show that our approach improves the CAV system's efficiency in terms of average velocity and comfort under different CAV ratios and different traffic densities. We also show that our approach avoids the execution of unsafe actions and always maintains a safe distance from other vehicles. We construct an obstacle-at-corner scenario to show that the shared vision can help CAVs to observe obstacles earlier and take action to avoid traffic jams.
Abstract（参考訳）: 近年の無線技術の発展により、コネクテッド・自動運転車(CAV)は、他の車両から処理されたLIDARやカメラデータなどの車両間通信(V2V)を介してデータを収集することができる。本研究では,CAVのための統合情報共有と安全マルチエージェント強化学習(MARL)フレームワークを設計し,交通効率と安全性を向上させるための意思決定を行う際の余分な情報を活用する。まず,重み付き畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いて,各自律走行車両の生画像とクラウドlidarデータをローカルに処理し,cnn出力データを隣接キャビブと共有する。次に,車両の局部観測とV2V通信による情報の両方を利用して,安全保証を伴う効率的な行動計画方針を探索する安全なアクタ批判アルゴリズムを設計する。実験のためのcarlaシミュレータを用いて,提案手法は,キャビティ比と交通密度の異なる場合,平均速度と快適性の観点からcavシステムの効率を向上させる。また,我々のアプローチは安全でないアクションの実行を回避し,常に他の車両から安全な距離を保っていることを示す。我々は,共用視覚が早期に障害物を観測し,交通渋滞を避けるために行動を起こすのに役立つことを示すために,障害物回避シナリオを構築した。

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