論文の概要: Decision-Making for Autonomous Vehicles with Interaction-Aware
Behavioral Prediction and Social-Attention Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20148v2
- Date: Wed, 1 Nov 2023 01:16:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-02 10:34:11.889335
- Title: Decision-Making for Autonomous Vehicles with Interaction-Aware
Behavioral Prediction and Social-Attention Neural Network
- Title（参考訳）: 相互作用を考慮した行動予測とソーシャルアテンションニューラルネットワークを用いた自動運転車の意思決定
- Authors: Xiao Li, Kaiwen Liu, H. Eric Tseng, Anouck Girard, Ilya Kolmanovsky
- Abstract要約: 本稿では,運転者の対話意図を潜伏する社会心理学的パラメータにエンコードする行動モデルを提案する。
我々は、自律走行車決定のための後退水平最適化に基づく制御器を開発した。
我々は,提案する意思決定モジュールについて,強制的な高速道路合併シナリオにおいて広範囲に評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.812717451846781
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autonomous vehicles need to accomplish their tasks while interacting with
human drivers in traffic. It is thus crucial to equip autonomous vehicles with
artificial reasoning to better comprehend the intentions of the surrounding
traffic, thereby facilitating the accomplishments of the tasks. In this work,
we propose a behavioral model that encodes drivers' interacting intentions into
latent social-psychological parameters. Leveraging a Bayesian filter, we
develop a receding-horizon optimization-based controller for autonomous vehicle
decision-making which accounts for the uncertainties in the interacting
drivers' intentions. For online deployment, we design a neural network
architecture based on the attention mechanism which imitates the behavioral
model with online estimated parameter priors. We also propose a decision tree
search algorithm to solve the decision-making problem online. The proposed
behavioral model is then evaluated in terms of its capabilities for real-world
trajectory prediction. We further conduct extensive evaluations of the proposed
decision-making module, in forced highway merging scenarios, using both
simulated environments and real-world traffic datasets. The results demonstrate
that our algorithms can complete the forced merging tasks in various traffic
conditions while ensuring driving safety.
- Abstract（参考訳）: 自動運転車は、交通の中で人間のドライバーと対話しながらタスクを遂行する必要がある。
したがって、自動運転車に人為的な推論を施し、周囲の交通の意図をよりよく理解し、タスクの達成を促進することが不可欠である。
本研究では,ドライバの対話的意図を潜在社会心理学的パラメータにエンコードする行動モデルを提案する。
ベイズフィルタを応用し,運転者の意図の不確かさを考慮に入れた自律走行車意思決定のための水平方向最適化に基づく制御器を開発した。
オンライン展開のために,オンライン推定パラメータプリエントで動作モデルを模倣したアテンション機構に基づくニューラルネットワークアーキテクチャを設計する。
また,オンライン上での意思決定問題を解決する決定木探索アルゴリズムを提案する。
提案した行動モデルは実世界の軌道予測能力の観点から評価される。
さらに,提案する意思決定モジュールについて,シミュレーション環境と実世界のトラヒックデータセットの両方を用いて,強制的統合シナリオにおいて広範な評価を行う。
その結果,運転安全を確保しつつ,様々な交通条件下で強制マージタスクを完了させることができることがわかった。
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