論文の概要: Interactive Autonomous Navigation with Internal State Inference and Interactivity Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16091v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 18:57:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 13:37:36.140873
• Title: Interactive Autonomous Navigation with Internal State Inference and Interactivity Estimation
• Title（参考訳）: 内部状態推論と相互活動推定を用いた対話型自律ナビゲーション
• Authors: Jiachen Li and David Isele and Kanghoon Lee and Jinkyoo Park and Kikuo Fujimura and Mykel J. Kochenderfer
• Abstract要約: 本稿では,関係時間的推論を伴う3つの補助的タスクを提案し,それらを標準のディープラーニングフレームワークに統合する。 これらの補助的なタスクは、他の対話的エージェントの行動パターンを推測するための追加の監視信号を提供する。 提案手法は,標準評価指標の観点から,頑健かつ最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.21683603243387
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep reinforcement learning (DRL) provides a promising way for intelligent agents (e.g., autonomous vehicles) to learn to navigate complex scenarios. However, DRL with neural networks as function approximators is typically considered a black box with little explainability and often suffers from suboptimal performance, especially for autonomous navigation in highly interactive multi-agent environments. To address these issues, we propose three auxiliary tasks with spatio-temporal relational reasoning and integrate them into the standard DRL framework, which improves the decision making performance and provides explainable intermediate indicators. We propose to explicitly infer the internal states (i.e., traits and intentions) of surrounding agents (e.g., human drivers) as well as to predict their future trajectories in the situations with and without the ego agent through counterfactual reasoning. These auxiliary tasks provide additional supervision signals to infer the behavior patterns of other interactive agents. Multiple variants of framework integration strategies are compared. We also employ a spatio-temporal graph neural network to encode relations between dynamic entities, which enhances both internal state inference and decision making of the ego agent. Moreover, we propose an interactivity estimation mechanism based on the difference between predicted trajectories in these two situations, which indicates the degree of influence of the ego agent on other agents. To validate the proposed method, we design an intersection driving simulator based on the Intelligent Intersection Driver Model (IIDM) that simulates vehicles and pedestrians. Our approach achieves robust and state-of-the-art performance in terms of standard evaluation metrics and provides explainable intermediate indicators (i.e., internal states, and interactivity scores) for decision making.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習(DRL)は、インテリジェントエージェント(例えば自動運転車)が複雑なシナリオをナビゲートする有望な方法を提供する。 しかしながら、関数近似器としてのニューラルネットワークを持つDRLは、説明可能性の少ないブラックボックスと見なされ、特に高度にインタラクティブなマルチエージェント環境での自律的なナビゲーションにおいて、最適以下の性能に悩まされることが多い。 これらの課題に対処するため、時空間関係推論を用いた3つの補助タスクを提案し、それらを標準DRLフレームワークに統合し、意思決定性能を改善し、説明可能な中間指標を提供する。 本研究では,周囲のエージェント(例えば,人間ドライバー)の内部状態(特性や意図)を明示的に推測するとともに,エゴエージェントを介さない状況下での将来の軌跡を予測することを提案する。 これらの補助的なタスクは、他の対話エージェントの行動パターンを推測するための追加の監視信号を提供する。 フレームワーク統合戦略の複数のバリエーションを比較します。 また,動的エンティティ間の関係をエンコードする時空間グラフニューラルネットワークを用いて,egoエージェントの内部状態推論と意思決定の両方を強化する。 さらに,これらの2つの状況における予測軌跡の差に基づく相互作用性推定機構を提案し,エゴ剤が他のエージェントに与える影響の度合いを示す。 提案手法を検証するため,車と歩行者をシミュレートするIntelligent Intersection Driver Model (IIDM) に基づく交差点運転シミュレータを設計した。 本手法は,標準評価指標を用いてロバストかつ最先端のパフォーマンスを達成し,意思決定のための説明可能な中間指標(内部状態,対話性スコア)を提供する。

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