論文の概要: Provable Traffic Rule Compliance in Safe Reinforcement Learning on the Open Sea

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08502v1
• Date: Tue, 13 Feb 2024 14:59:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 15:05:49.714056
• Title: Provable Traffic Rule Compliance in Safe Reinforcement Learning on the Open Sea
• Title（参考訳）: 開海での安全強化学習における確率的交通規則コンプライアンス
• Authors: Hanna Krasowski, Matthias Althoff
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning)は、時間論理仕様に準拠した動作計画を見つけるための有望な方法である。 我々は、常に交通規則に準拠する安全かつ安全なRLアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.471665570104802
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous vehicles have to obey traffic rules. These rules are often formalized using temporal logic, resulting in constraints that are hard to solve using optimization-based motion planners. Reinforcement Learning (RL) is a promising method to find motion plans adhering to temporal logic specifications. However, vanilla RL algorithms are based on random exploration, which is inherently unsafe. To address this issue, we propose a provably safe RL approach that always complies with traffic rules. As a specific application area, we consider vessels on the open sea, which must adhere to the Convention on the International Regulations for Preventing Collisions at Sea (COLREGS). We introduce an efficient verification approach that determines the compliance of actions with respect to the COLREGS formalized using temporal logic. Our action verification is integrated into the RL process so that the agent only selects verified actions. In contrast to agents that only integrate the traffic rule information in the reward function, our provably safe agent always complies with the formalized rules in critical maritime traffic situations and, thus, never causes a collision.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車は交通規則に従う必要がある。 これらの規則はしばしば時間論理を用いて定式化され、最適化ベースの運動プランナーでは解決が難しい制約が生じる。 強化学習(rl)は、時相論理仕様に準拠した動作計画を見つけるための有望な方法である。 しかしながら、バニラRLアルゴリズムは本質的に安全でないランダム探索に基づいている。 この問題に対処するため,交通ルールに常に準拠する安全なRLアプローチを提案する。 特定の応用分野として、海上衝突防止条約(COLREGS)に従わなければならない開海での船舶について検討する。 本稿では,時間論理を用いて定式化されたCOLREGSに対する行動のコンプライアンスを決定する,効率的な検証手法を提案する。 我々のアクション検証はRLプロセスに統合され、エージェントが検証されたアクションのみを選択する。 報酬関数にトラフィックルール情報のみを統合するエージェントとは対照的に、当社の安全エージェントは常に重要な海上交通状況において形式化されたルールに準拠しているため、衝突を起こさない。

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