論文の概要: A Preference Learning Approach to Develop Safe and Personalizable Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02099v1
• Date: Mon, 30 Oct 2023 21:52:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-12 19:44:50.383911
• Title: A Preference Learning Approach to Develop Safe and Personalizable Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: 安全かつパーソナライズ可能な自動運転車開発のための選好学習アプローチ
• Authors: Ruya Karagulle and Nikos Arechiga and Andrew Best and Jonathan DeCastro and Necmiye Ozay
• Abstract要約: 本研究は、自動運転車の交通規則の遵守を保証する選好学習手法を導入する。 ペア比較に基づく安全保証選好学習の問題を定式化する。 提案手法は,従来の選好学習法と比較して,選好の獲得に関して競争力のある結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6686882054452723
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work introduces a preference learning method that ensures adherence to traffic rules for autonomous vehicles. Our approach incorporates priority ordering of signal temporal logic (STL) formulas, describing traffic rules, into a learning framework. By leveraging the parametric weighted signal temporal logic (PWSTL), we formulate the problem of safety-guaranteed preference learning based on pairwise comparisons, and propose an approach to solve this learning problem. Our approach finds a feasible valuation for the weights of the given PWSTL formula such that, with these weights, preferred signals have weighted quantitative satisfaction measures greater than their non-preferred counterparts. The feasible valuation of weights given by our approach leads to a weighted STL formula which can be used in correct-and-custom-by-construction controller synthesis. We demonstrate the performance of our method with human subject studies in two different simulated driving scenarios involving a stop sign and a pedestrian crossing. Our approach yields competitive results compared to existing preference learning methods in terms of capturing preferences, and notably outperforms them when safety is considered.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,自動運転車の交通規則遵守を保証する選好学習手法を提案する。 本手法では,トラフィックルールを記述する信号時相論理(stl)の優先順位順序付けを学習フレームワークに組み込む。 パラメトリック重み付き信号時間論理(PWSTL)を利用して、ペア比較に基づく安全保証優先学習の問題を定式化し、この学習問題を解決するためのアプローチを提案する。 提案手法は, 与えられたPWSTL式を重み付けし, これらの重み付けにより, 優先信号が非優先値よりも重み付けされた量的満足度測定値であることを示す。 提案手法により得られた重みの有意な評価は,重み付きSTL式に導かれる。 本手法は,停止標識と横断歩道を含む2つの異なる運転シナリオにおいて,被験者実験により性能を実証する。 提案手法は,既存の選好学習手法と比較して,嗜好を捉えて比較し,安全性を考慮すれば,特に勝っている。

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