論文の概要: Symbolic Imitation Learning: From Black-Box to Explainable Driving Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16025v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 21:03:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 18:47:33.025411
• Title: Symbolic Imitation Learning: From Black-Box to Explainable Driving Policies
• Title（参考訳）: 象徴的模倣学習:ブラックボックスから説明可能な運転ポリシーへ
• Authors: Iman Sharifi and Saber Fallah
• Abstract要約: 我々は、利用可能なデータセットから透明で説明可能な、一般化可能な駆動ポリシーを学ぶために、シンボリックラーニング(SIL)を導入します。 以上の結果から,SILは運転方針の解釈可能性を高めるだけでなく,運転状況の異なる適用性を向上させることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.977871949434069
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current methods of imitation learning (IL), primarily based on deep neural networks, offer efficient means for obtaining driving policies from real-world data but suffer from significant limitations in interpretability and generalizability. These shortcomings are particularly concerning in safety-critical applications like autonomous driving. In this paper, we address these limitations by introducing Symbolic Imitation Learning (SIL), a groundbreaking method that employs Inductive Logic Programming (ILP) to learn driving policies which are transparent, explainable and generalisable from available datasets. Utilizing the real-world highD dataset, we subject our method to a rigorous comparative analysis against prevailing neural-network-based IL methods. Our results demonstrate that SIL not only enhances the interpretability of driving policies but also significantly improves their applicability across varied driving situations. Hence, this work offers a novel pathway to more reliable and safer autonomous driving systems, underscoring the potential of integrating ILP into the domain of IL.
• Abstract（参考訳）: 現在の模倣学習(IL)は、主にディープニューラルネットワークに基づいており、実世界のデータから駆動ポリシーを得るための効率的な手段を提供するが、解釈可能性と一般化可能性に大きな制限がある。 これらの欠点は、特に自動運転のような安全クリティカルなアプリケーションに関係している。 本稿では,インダクティブ・ロジック・プログラミング(ilp)を用いて,利用可能なデータセットから透過的,説明可能,一般化可能な運転方針を学ぶ基礎的手法であるシンボリック・イミテーション・ラーニング(sil)を提案する。 本手法は,実世界のhighdデータセットを利用して,従来のニューラルネットワークに基づくil法との比較を行った。 以上の結果から,SILは運転方針の解釈可能性を高めるだけでなく,運転状況の異なる適用性を向上させることが示唆された。 したがって、この研究はより信頼性が高く、より安全な自動運転システムへの新たな経路を提供し、ILの領域にICPを統合する可能性を示している。

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