論文の概要: Using Collision Momentum in Deep Reinforcement Learning Based Adversarial Pedestrian Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07525v1
• Date: Tue, 13 Jun 2023 03:38:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 15:10:56.900430
• Title: Using Collision Momentum in Deep Reinforcement Learning Based Adversarial Pedestrian Modeling
• Title（参考訳）: 深層強化学習に基づく逆ペデストリアンモデリングにおける衝突モーメントの利用
• Authors: Dianwei Chen, Ekim Yurtsever, Keith Redmill and Umit Ozguner
• Abstract要約: 本稿では,衝突を対象とする強化学習アルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは効率的で、より厳しい衝突を発生し、複雑で多様なシナリオにおける自律運転アルゴリズムの弱点の同定と修正を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent research in pedestrian simulation often aims to develop realistic behaviors in various situations, but it is challenging for existing algorithms to generate behaviors that identify weaknesses in automated vehicles' performance in extreme and unlikely scenarios and edge cases. To address this, specialized pedestrian behavior algorithms are needed. Current research focuses on realistic trajectories using social force models and reinforcement learning based models. However, we propose a reinforcement learning algorithm that specifically targets collisions and better uncovers unique failure modes of automated vehicle controllers. Our algorithm is efficient and generates more severe collisions, allowing for the identification and correction of weaknesses in autonomous driving algorithms in complex and varied scenarios.
• Abstract（参考訳）: 歩行者シミュレーションの最近の研究は、様々な状況において現実的な行動を開発することを目的としていることが多いが、既存のアルゴリズムが極端なシナリオやエッジケースにおいて、自動運転車の性能の弱点を特定する行動を生成することは困難である。 これに対処するには、特殊な歩行者行動アルゴリズムが必要である。 現在の研究は、社会力モデルと強化学習に基づくモデルを用いた現実的な軌跡に焦点を当てている。 しかし,衝突を対象とする強化学習アルゴリズムを提案し,自動車両制御装置の独自の故障モードを明らかにする。 我々のアルゴリズムは効率的であり、より深刻な衝突を引き起こし、複雑で多様なシナリオにおける自動運転アルゴリズムの弱点の同定と修正を可能にする。

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