論文の概要: Hierarchical Generative Adversarial Imitation Learning with Mid-level Input Generation for Autonomous Driving on Urban Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04823v2
• Date: Fri, 29 Sep 2023 17:28:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 19:16:01.090961
• Title: Hierarchical Generative Adversarial Imitation Learning with Mid-level Input Generation for Autonomous Driving on Urban Environments
• Title（参考訳）: 都市環境における自律運転のための中レベル入力生成による階層型逆数模倣学習
• Authors: Gustavo Claudio Karl Couto and Eric Aislan Antonelo
• Abstract要約: エンドツーエンドのアプローチでは、ポリシーは車両のカメラからの高次元画像をステアリングやスロットルのような低レベルのアクションにマッピングする必要がある。 本研究では,車両の自律走行をエンドツーエンドアプローチで解くため,hGAILアーキテクチャを提案する。 提案したhGAILは,2つの主モジュールからなる階層型逆数イミテーション学習アーキテクチャで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9217872171227135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deriving robust control policies for realistic urban navigation scenarios is not a trivial task. In an end-to-end approach, these policies must map high-dimensional images from the vehicle's cameras to low-level actions such as steering and throttle. While pure Reinforcement Learning (RL) approaches are based exclusively on rewards,Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL) agents learn from expert demonstrations while interacting with the environment, which favors GAIL on tasks for which a reward signal is difficult to derive. In this work, the hGAIL architecture was proposed to solve the autonomous navigation of a vehicle in an end-to-end approach, mapping sensory perceptions directly to low-level actions, while simultaneously learning mid-level input representations of the agent's environment. The proposed hGAIL consists of an hierarchical Adversarial Imitation Learning architecture composed of two main modules: the GAN (Generative Adversarial Nets) which generates the Bird's-Eye View (BEV) representation mainly from the images of three frontal cameras of the vehicle, and the GAIL which learns to control the vehicle based mainly on the BEV predictions from the GAN as input.Our experiments have shown that GAIL exclusively from cameras (without BEV) fails to even learn the task, while hGAIL, after training, was able to autonomously navigate successfully in all intersections of the city.
• Abstract（参考訳）: 現実的な都市ナビゲーションシナリオに対する堅牢な制御ポリシの導出は、簡単な作業ではない。 エンドツーエンドのアプローチでは、これらのポリシーは車両のカメラからの高次元画像をステアリングやスロットルのような低レベルのアクションにマッピングする必要がある。 純粋強化学習 (rl) のアプローチは報酬のみに基づいているが、生成的敵意模倣学習 (generative adversarial imitation learning, gail) エージェントは、環境と相互作用しながら専門家のデモンストレーションから学習する。 本研究では, エージェント環境の中間レベル入力表現を同時に学習しながら, 低レベル動作に直接知覚知覚をマッピングする, エンドツーエンドアプローチで車両の自律ナビゲーションを解決するためのhGAILアーキテクチャを提案する。 The proposed hGAIL consists of an hierarchical Adversarial Imitation Learning architecture composed of two main modules: the GAN (Generative Adversarial Nets) which generates the Bird's-Eye View (BEV) representation mainly from the images of three frontal cameras of the vehicle, and the GAIL which learns to control the vehicle based mainly on the BEV predictions from the GAN as input.Our experiments have shown that GAIL exclusively from cameras (without BEV) fails to even learn the task, while hGAIL, after training, was able to autonomously navigate successfully in all intersections of the city.

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