論文の概要: Learning Realistic Traffic Agents in Closed-loop

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01394v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 16:55:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 12:35:00.866105
• Title: Learning Realistic Traffic Agents in Closed-loop
• Title（参考訳）: 閉ループにおける現実的交通エージェントの学習
• Authors: Chris Zhang, James Tu, Lunjun Zhang, Kelvin Wong, Simon Suo, Raquel Urtasun
• Abstract要約: 強化学習(RL)は、違反を避けるために交通エージェントを訓練することができるが、RLのみを使用することで非人間的な運転行動をもたらす。 本稿では,交通規制制約の下で,専門家による実演と一致させるためにRTR(Reinforce Traffic Rules)を提案する。 実験の結果,RTRはより現実的で一般化可能な交通シミュレーションポリシーを学習することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.38063449192355
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Realistic traffic simulation is crucial for developing self-driving software in a safe and scalable manner prior to real-world deployment. Typically, imitation learning (IL) is used to learn human-like traffic agents directly from real-world observations collected offline, but without explicit specification of traffic rules, agents trained from IL alone frequently display unrealistic infractions like collisions and driving off the road. This problem is exacerbated in out-of-distribution and long-tail scenarios. On the other hand, reinforcement learning (RL) can train traffic agents to avoid infractions, but using RL alone results in unhuman-like driving behaviors. We propose Reinforcing Traffic Rules (RTR), a holistic closed-loop learning objective to match expert demonstrations under a traffic compliance constraint, which naturally gives rise to a joint IL + RL approach, obtaining the best of both worlds. Our method learns in closed-loop simulations of both nominal scenarios from real-world datasets as well as procedurally generated long-tail scenarios. Our experiments show that RTR learns more realistic and generalizable traffic simulation policies, achieving significantly better tradeoffs between human-like driving and traffic compliance in both nominal and long-tail scenarios. Moreover, when used as a data generation tool for training prediction models, our learned traffic policy leads to considerably improved downstream prediction metrics compared to baseline traffic agents. For more information, visit the project website: https://waabi.ai/rtr
• Abstract（参考訳）: 現実的な交通シミュレーションは、現実の展開の前に安全でスケーラブルな方法で自動運転ソフトウェアを開発するために不可欠である。 通常、模倣学習(IL)は、オフラインで収集された実世界の観測から人間のような交通エージェントを直接学習するために使用されるが、交通規則の明示的な仕様がなければ、ILから訓練されたエージェントは、衝突や道路の運転のような非現実的な違反を頻繁に表示する。 この問題はアウト・オブ・ディストリビューションとロングテールのシナリオで悪化する。 一方、強化学習(RL)は、違反を避けるために交通エージェントを訓練することができるが、RLのみを使用することで非人間的な運転行動をもたらす。 本稿では,交通規制制約の下で専門家のデモンストレーションに適合する総合的な閉ループ学習目標であるReinforcecing Traffic Rules (RTR)を提案する。 提案手法は,実世界のデータセットと手続き的に生成されたロングテールシナリオから,名目シナリオのクローズドループシミュレーションで学習する。 我々の実験は、RTRがより現実的で一般化可能な交通シミュレーションポリシーを学習し、名目と長距離の両方のシナリオにおいて、人間ライクな運転と交通コンプライアンスのトレードオフを著しく改善することを示した。 さらに,予測モデルをトレーニングするためのデータ生成ツールとして使用する場合,学習したトラヒックポリシは,ベースライントラヒックエージェントと比較して,ダウンストリーム予測指標を大幅に改善する。 詳細はプロジェクトのWebサイトを参照してください。

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