論文の概要: Learning An Active Inference Model of Driver Perception and Control: Application to Vehicle Car-Following

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15201v2
• Date: Thu, 01 May 2025 17:28:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.475902
• Title: Learning An Active Inference Model of Driver Perception and Control: Application to Vehicle Car-Following
• Title（参考訳）: ドライバ知覚と制御のアクティブ推論モデル学習:自動車追従への応用
• Authors: Ran Wei, Anthony D. McDonald, Alfredo Garcia, Gustav Markkula, Johan Engstrom, Matthew O'Kelly,
• Abstract要約: 本稿では,感覚運動制御タスクにおいて,人間の知覚と制御のモデルを学ぶための一般的な推定手法を提案する。 我々は,人間の知覚と認知科学からの行動の理論である,能動的推論と整合したモデル構造仕様を考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.837204436270811
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we introduce a general estimation methodology for learning a model of human perception and control in a sensorimotor control task based upon a finite set of demonstrations. The model's structure consists of i the agent's internal representation of how the environment and associated observations evolve as a result of control actions and ii the agent's preferences over observable outcomes. We consider a model's structure specification consistent with active inference, a theory of human perception and behavior from cognitive science. According to active inference, the agent acts upon the world so as to minimize surprise defined as a measure of the extent to which an agent's current sensory observations differ from its preferred sensory observations. We propose a bi-level optimization approach to estimation which relies on a structural assumption on prior distributions that parameterize the statistical accuracy of the human agent's model of the environment. To illustrate the proposed methodology, we present the estimation of a model for car-following behavior based upon a naturalistic dataset. Overall, the results indicate that learning active inference models of human perception and control from data is a promising alternative to black-box models of driving.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の知覚と制御のモデルを学ぶための一般的な評価手法を提案する。 モデルの構造は、制御行動の結果、環境と関連する観察がどのように進化するかのエージェントの内部表現と、観測可能な結果よりもエージェントの好みで構成されている。 我々は,人間の知覚と認知科学からの行動の理論である,能動的推論と整合したモデル構造仕様を考察する。 アクティブな推論によれば、エージェントは世界に作用し、エージェントの現在の感覚観察が好まれる感覚観察とどの程度異なるかの尺度として定義される驚きを最小限に抑える。 本稿では,環境の人間エージェントモデルにおける統計的精度をパラメータ化する事前分布の構造的仮定を前提とした,二段階最適化手法を提案する。 提案手法を説明するために,自然主義的データセットに基づく自動車追従行動モデルを提案する。 全体としては、人間の知覚とデータからの制御のアクティブな推論モデルを学ぶことは、運転のブラックボックスモデルに代わる有望な選択肢であることを示している。

関連論文リスト

• Model-free Methods for Event History Analysis and Efficient Adjustment (PhD Thesis) [55.2480439325792]
  この論文は、モデルフリーの観点から統一された統計学への独立した貢献のシリーズである。 第1章では、機械学習から予測技術を活用する柔軟なメソッドを定式化するために、モデルフリーの視点をどのように利用できるか、詳しく説明している。 第2章では、あるプロセスの進化が他のプロセスに直接影響されるかどうかを記述した地域独立の概念を研究している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T19:24:09Z)
• Unsupervised Model Diagnosis [49.36194740479798]
  本稿では,ユーザガイドを使わずに,意味論的対実的説明を生成するために,Unsupervised Model Diagnosis (UMO)を提案する。 提案手法は意味論における変化を特定し可視化し,その変化を広範囲なテキストソースの属性と照合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T17:59:03Z)
• Explanatory Model Monitoring to Understand the Effects of Feature Shifts on Performance [61.06245197347139]
  そこで本研究では,機能シフトによるブラックボックスモデルの振る舞いを説明する新しい手法を提案する。 本稿では,最適輸送と共有値の概念を組み合わせた提案手法について,説明的性能推定として紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-24T18:28:19Z)
• Guiding Attention in End-to-End Driving Models [49.762868784033785]
  模倣学習によって訓練された視覚ベースのエンドツーエンドの運転モデルは、自動運転のための安価なソリューションにつながる可能性がある。 トレーニング中に損失項を追加することにより、これらのモデルの注意を誘導し、運転品質を向上させる方法について検討する。 従来の研究とは対照的に,本手法では,テスト期間中にこれらの有意義なセマンティックマップを利用できない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-30T23:18:51Z)
• SubjectDrive: Scaling Generative Data in Autonomous Driving via Subject Control [59.20038082523832]
  我々は、自動走行アプリケーションの改善を継続的に行う方法で、生成データ生産を拡大することが証明された最初のモデルであるSubjectDriveを提案する。 本研究では, 多様なデータを生成するために, 多様な外部データソースを活用可能な, 主観制御機構を備えた新しいモデルを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T14:07:13Z)
• RACER: Rational Artificial Intelligence Car-following-model Enhanced by Reality [51.244807332133696]
  本稿では,アダプティブ・クルーズ・コントロール(ACC)運転行動を予測する,最先端の深層学習車追従モデルであるRACERを紹介する。 従来のモデルとは異なり、RACERは実走行の重要な要素であるRDC(Rational Driving Constraints)を効果的に統合している。 RACERはアクセラレーション、ベロシティ、スペーシングといった主要なメトリクスを網羅し、ゼロ違反を登録する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T06:21:30Z)
• Dataless Knowledge Fusion by Merging Weights of Language Models [51.8162883997512]
  微調整された事前学習言語モデルは、下流のNLPモデルを構築するための主要なパラダイムとなっている。 これは、より優れた単一モデルを生み出すために、個々のモデル間で知識を融合させる障壁を生み出します。 パラメータ空間のモデルをマージするデータレス知識融合法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-19T20:46:43Z)
• IDM-Follower: A Model-Informed Deep Learning Method for Long-Sequence Car-Following Trajectory Prediction [24.94160059351764]
  ほとんどの自動車追従モデルは生成的であり、最後のステップの速度、位置、加速度の入力のみを考慮する。 2つの独立したエンコーダと、次の軌道を逐次予測できる自己アテンションデコーダを備えた新しい構造を実装した。 シミュレーションとNGSIMデータセットの複数の設定による数値実験により、IMM-Followerは予測性能を向上させることができることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-20T02:24:27Z)
• Empirical Estimates on Hand Manipulation are Recoverable: A Step Towards Individualized and Explainable Robotic Support in Everyday Activities [80.37857025201036]
  ロボットシステムの鍵となる課題は、他のエージェントの振る舞いを理解することである。 正しい推論の処理は、(衝突)因子が実験的に制御されない場合、特に困難である。 人に関する観察研究を行うために必要なツールをロボットに装備することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-27T22:15:56Z)
• Explain, Edit, and Understand: Rethinking User Study Design for Evaluating Model Explanations [97.91630330328815]
  我々はクラウドソーシング研究を行い、真偽のホテルレビューと偽のホテルレビューを区別するために訓練された詐欺検出モデルと対話する。 単語の線形バッグモデルでは、トレーニング中に特徴係数にアクセスした参加者は、非説明制御と比較して、テストフェーズにおいてモデルの信頼性が大幅に低下する可能性があることを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-17T18:29:56Z)
• A Hybrid Rule-Based and Data-Driven Approach to Driver Modeling through Particle Filtering [6.9485501711137525]
  本稿ではルールベースモデリングとデータ駆動学習を組み合わせた方法論を提案する。 この結果から,我々のハイブリッドルールベースおよびデータ駆動型アプローチに基づくドライバモデルにより,実世界の運転行動を正確に把握できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-29T11:07:14Z)
• A Driving Behavior Recognition Model with Bi-LSTM and Multi-Scale CNN [59.57221522897815]
  運転行動認識のための軌道情報に基づくニューラルネットワークモデルを提案する。 提案手法を公開BLVDデータセット上で評価し,満足な性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-01T06:47:29Z)
• Iterative Semi-parametric Dynamics Model Learning For Autonomous Racing [2.40966076588569]
  本稿では,ニューラルネットワークを用いた反復学習セミパラメトリックモデルを自律レースの課題に適用する。 我々のモデルは純粋にパラメトリックモデルよりも正確に学習でき、純粋に非パラメトリックモデルよりもより一般化できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T16:24:10Z)
• The Importance of Balanced Data Sets: Analyzing a Vehicle Trajectory Prediction Model based on Neural Networks and Distributed Representations [0.0]
  車両軌道予測におけるトレーニングデータの構成について検討する。 本研究では, 意味ベクトル表現を用いたモデルが, 適切なデータセットで訓練した場合に, 数値モデルより優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-30T20:00:11Z)
• On the model-based stochastic value gradient for continuous reinforcement learning [50.085645237597056]
  モデルベースエージェントは,サンプル効率と最終報酬の両方の観点から,最先端のモデルフリーエージェントより優れていることを示す。 以上の結果から,モデルに基づく政策評価がより注目に値することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-28T17:58:29Z)
• Modulation of viability signals for self-regulatory control [1.370633147306388]
  適応行動のドライバとしてのインストゥルメンタルバリューの役割を再考する。 強化学習タスクでは、好みの分布が報酬の概念に取って代わる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-18T01:11:51Z)
• A Taxonomy and Review of Algorithms for Modeling and Predicting Human Driver Behavior [36.80532606715206]
  運転行動モデルに関する文献から200モデルのレビューと分類について述べる。 まず,対話型マルチエージェントトラフィックのダイナミクスを記述する数学的枠組みを導入する。 我々の分類学は、状態推定、意図推定、特性推定、動き予測のコアモデリングタスクを中心に構築されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T23:53:45Z)
• A Meta-Bayesian Model of Intentional Visual Search [0.0]
  本稿では,分類的知覚とササード計画の根底にある神経機構のベイズ的解釈を取り入れたビジュアルサーチの計算モデルを提案する。 擬似行動と人的行動の有意義な比較を可能にするため、参加者は視線に追従する窓から隠蔽されたMNIST桁を分類する必要がある。 本モデルは,観察された人間の行動から主観的パラメータを回収し,高い解釈可能性を維持しながら,分類精度などの人間の行動指標を再カプセル化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-05T16:10:35Z)
• Learning Opinion Dynamics From Social Traces [25.161493874783584]
  本稿では,現実の社会的トレースに,生成的,エージェントライクな意見力学モデルを適用するための推論機構を提案する。 本稿では,古典的エージェントに基づく意見力学モデルから,その生成的モデルへの変換による提案について紹介する。 われわれのモデルをRedditの現実世界のデータに適用して、バックファイア効果の影響に関する長年にわたる疑問を探る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-02T14:48:17Z)
• How Training Data Impacts Performance in Learning-based Control [67.7875109298865]
  本稿では,トレーニングデータの密度と制御性能の関係を考察する。 データセットの品質尺度を定式化し、$rho$-gap と呼ぶ。 フィードバック線形化制御法に$rho$-gapを適用する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-25T12:13:49Z)
• An LSTM-Based Autonomous Driving Model Using Waymo Open Dataset [7.151393153761375]
  本稿では,短期記憶モデル(LSTM)を用いた自律走行モデルの動作を模倣する手法を提案する。 実験結果から,本モデルは動作予測においていくつかのモデルより優れることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T05:28:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。