論文の概要: Robust Driving Policy Learning with Guided Meta Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10160v1
• Date: Wed, 19 Jul 2023 17:42:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 13:10:48.171895
• Title: Robust Driving Policy Learning with Guided Meta Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: ガイド付きメタ強化学習によるロバスト運転政策学習
• Authors: Kanghoon Lee, Jiachen Li, David Isele, Jinkyoo Park, Kikuo Fujimura, Mykel J. Kochenderfer
• Abstract要約: 本稿では,ソーシャルカーの多種多様な運転方針を一つのメタ政治として訓練する効率的な方法を提案する。 ソーシャルカーのインタラクションに基づく報酬関数をランダム化することにより、多様な目的を生み出し、メタ政治を効率的に訓練することができる。 本研究では,社会自動車が学習メタ政治によって制御される環境を利用して,エゴ自動車の運転方針の堅牢性を高めるためのトレーニング戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.860391298275616
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although deep reinforcement learning (DRL) has shown promising results for autonomous navigation in interactive traffic scenarios, existing work typically adopts a fixed behavior policy to control social vehicles in the training environment. This may cause the learned driving policy to overfit the environment, making it difficult to interact well with vehicles with different, unseen behaviors. In this work, we introduce an efficient method to train diverse driving policies for social vehicles as a single meta-policy. By randomizing the interaction-based reward functions of social vehicles, we can generate diverse objectives and efficiently train the meta-policy through guiding policies that achieve specific objectives. We further propose a training strategy to enhance the robustness of the ego vehicle's driving policy using the environment where social vehicles are controlled by the learned meta-policy. Our method successfully learns an ego driving policy that generalizes well to unseen situations with out-of-distribution (OOD) social agents' behaviors in a challenging uncontrolled T-intersection scenario.
• Abstract（参考訳）: ディープ強化学習(DRL)は、対話的な交通シナリオにおける自律ナビゲーションの有望な結果を示しているが、既存の作業は通常、トレーニング環境におけるソーシャルカーを制御する固定的な行動ポリシーを採用する。 これにより、学習された運転方針が環境に過度に適合し、異なる目に見えない行動を持つ車両とうまく相互作用することが困難になる可能性がある。 本研究では,社会自動車の多様な運転方針を一つのメタ政治として訓練する効率的な方法を提案する。 社会的車両の相互作用に基づく報酬関数をランダムにすることで、多様な目標を生成し、特定の目的を達成するポリシーを導くことによって、メタポリシーを効率的に訓練することができる。 さらに,社会車両が学習したメタポリシーによって制御される環境を用いて,ego車両の運転方針の堅牢性を高めるための訓練戦略を提案する。 本手法は,未制御のT-インターセクションシナリオにおいて,アウト・オブ・ディストリビューション (OOD) の社会的エージェントの行動に適応するエゴ駆動政策をうまく学習する。

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