論文の概要: Privileged to Predicted: Towards Sensorimotor Reinforcement Learning for Urban Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09756v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 13:34:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-19 13:22:57.750411
• Title: Privileged to Predicted: Towards Sensorimotor Reinforcement Learning for Urban Driving
• Title（参考訳）: 予知されるプリヴィレグ:都市運転のための感覚運動強化学習を目指して
• Authors: Ege Onat \"Ozs\"uer, Bar{\i}\c{s} Akg\"un, Fatma G\"uney
• Abstract要約: 強化学習(RL)は、専門家の監督を必要とせず、運転における人間のパフォーマンスを上回る可能性がある。 センサデータからの特権表現を近似するために,視覚に基づくディープラーニングモデルを提案する。 我々は、自動運転におけるRLにおける状態表現の重要性と、将来の研究における未解決課題の指摘に光を当てた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement Learning (RL) has the potential to surpass human performance in driving without needing any expert supervision. Despite its promise, the state-of-the-art in sensorimotor self-driving is dominated by imitation learning methods due to the inherent shortcomings of RL algorithms. Nonetheless, RL agents are able to discover highly successful policies when provided with privileged ground truth representations of the environment. In this work, we investigate what separates privileged RL agents from sensorimotor agents for urban driving in order to bridge the gap between the two. We propose vision-based deep learning models to approximate the privileged representations from sensor data. In particular, we identify aspects of state representation that are crucial for the success of the RL agent such as desired route generation and stop zone prediction, and propose solutions to gradually develop less privileged RL agents. We also observe that bird's-eye-view models trained on offline datasets do not generalize to online RL training due to distribution mismatch. Through rigorous evaluation on the CARLA simulation environment, we shed light on the significance of the state representations in RL for autonomous driving and point to unresolved challenges for future research.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)は、専門家の監督を必要とせず、運転における人間のパフォーマンスを上回る可能性がある。 その約束にもかかわらず、感覚運動の最先端の自動運転は、RLアルゴリズムの固有の欠点のために模倣学習法によって支配されている。 にもかかわらず、RLエージェントは、環境の特権的な真実表現を提供する際に、非常に成功したポリシーを発見することができる。 本研究では,この2つの間隙を橋渡しするために,都市走行のためのセンサモジュレータエージェントと特権的なrlエージェントを区別する要因について検討する。 センサデータから特権表現を近似するために,視覚に基づくディープラーニングモデルを提案する。 特に、所望の経路生成や停止ゾーン予測といったRLエージェントの成功に不可欠な状態表現の側面を特定し、より特権の低いRLエージェントを徐々に発展させるソリューションを提案する。 また、オフラインデータセットで訓練された鳥眼ビューモデルが、分布ミスマッチによるオンラインRLトレーニングに一般化されないことも観察した。 CARLAシミュレーション環境の厳密な評価を通じて、自動運転におけるRLの状態表現の重要性と、将来の研究における未解決課題の指摘に光を当てた。

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