論文の概要: Identifying Reaction-Aware Driving Styles of Stochastic Model Predictive Controlled Vehicles by Inverse Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12069v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 11:31:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 14:16:24.626166
• Title: Identifying Reaction-Aware Driving Styles of Stochastic Model Predictive Controlled Vehicles by Inverse Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 逆強化学習による確率モデル予測制御車両の反応認識駆動スタイルの同定
• Authors: Ni Dang, Tao Shi, Zengjie Zhang, Wanxin Jin, Marion Leibold, and Martin Buss
• Abstract要約: 自動運転車の運転スタイルは、他のAVとの動作と相互作用の仕方を指す。 多車種自律運転システムにおいて、近くのAVの運転スタイルを識別できるAVは、衝突のリスクを確実に評価することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.482319659599853
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The driving style of an Autonomous Vehicle (AV) refers to how it behaves and interacts with other AVs. In a multi-vehicle autonomous driving system, an AV capable of identifying the driving styles of its nearby AVs can reliably evaluate the risk of collisions and make more reasonable driving decisions. However, there has not been a consistent definition of driving styles for an AV in the literature, although it is considered that the driving style is encoded in the AV's trajectories and can be identified using Maximum Entropy Inverse Reinforcement Learning (ME-IRL) methods as a cost function. Nevertheless, an important indicator of the driving style, i.e., how an AV reacts to its nearby AVs, is not fully incorporated in the feature design of previous ME-IRL methods. In this paper, we describe the driving style as a cost function of a series of weighted features. We design additional novel features to capture the AV's reaction-aware characteristics. Then, we identify the driving styles from the demonstration trajectories generated by the Stochastic Model Predictive Control (SMPC) using a modified ME-IRL method with our newly proposed features. The proposed method is validated using MATLAB simulation and an off-the-shelf experiment.
• Abstract（参考訳）: オートマチック・ビークル(AV)の運転スタイルは、他のAVとどのように行動し、相互作用するかを指す。 多車種自律運転システムにおいて、近隣のAVの運転スタイルを識別できるAVは、衝突のリスクを確実に評価し、より合理的な運転決定を行うことができる。 しかしながら,avの駆動スタイルは,avの軌跡にエントロピーエントロピー逆強化学習法(me-irl)をコスト関数として用いることで同定できると考えられるが,文献上,avの駆動スタイルに関する一貫した定義は存在していない。 それでも、運転スタイルの重要な指標、すなわち、AVが近隣のAVにどのように反応するかは、以前のME-IRL法の特徴設計に完全には組み込まれていない。 本稿では,一連の重み付け特徴のコスト関数として,運転スタイルについて述べる。 我々は、AVの反応認識特性を捉えるために、新たな特徴を設計する。 そこで我々は,Stochastic Model Predictive Control (SMPC) によって生成された実演軌跡から,新しい特徴を持つME-IRL法を用いて駆動形態を同定する。 提案手法はMATLABシミュレーションとオフザシェルフ実験を用いて検証した。

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