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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08502v2
• Date: Thu, 16 May 2024 21:14:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 18:31:55.333884
• 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, RL)は、自動運転車の運動計画を見つけるための有望な方法である。 提案手法は,時間論理仕様をRLに組み込むことにより,規則遵守の保証を実現する。 重要な海上交通状況に関する数値的な評価では、我々のエージェントは常に形式化された法規に準拠し、決して衝突しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.017543518311196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For safe operation, autonomous vehicles have to obey traffic rules that are set forth in legal documents formulated in natural language. Temporal logic is a suitable concept to formalize such traffic rules. Still, temporal logic rules often result in constraints that are hard to solve using optimization-based motion planners. Reinforcement learning (RL) is a promising method to find motion plans for autonomous vehicles. However, vanilla RL algorithms are based on random exploration and do not automatically comply with traffic rules. Our approach accomplishes guaranteed rule-compliance by integrating temporal logic specifications into RL. Specifically, we consider the application of vessels on the open sea, which must adhere to the Convention on the International Regulations for Preventing Collisions at Sea (COLREGS). To efficiently synthesize rule-compliant actions, we combine predicates based on set-based prediction with a statechart representing our formalized rules and their priorities. Action masking then restricts the RL agent to this set of verified rule-compliant actions. In numerical evaluations on critical maritime traffic situations, our agent always complies with the formalized legal rules and never collides while achieving a high goal-reaching rate during training and deployment. In contrast, vanilla and traffic rule-informed RL agents frequently violate traffic rules and collide even after training.
• Abstract（参考訳）: 安全運転のためには、自動運転車は自然言語で定式化された法律文書に規定される交通規則に従う必要がある。 時間論理はそのような交通規則を形式化するのに適した概念である。 それでも時相論理則は、最適化ベースのモーションプランナを使って解決が難しい制約をもたらすことが多い。 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、自動運転車の運動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アルゴリズムはランダムな探索に基づいており、交通規則に自動的に従わない。 提案手法は,時間論理仕様をRLに組み込むことにより,規則遵守の保証を実現する。 具体的には、海上衝突防止条約(COLREGS)に従わなければならない開海船の適用について検討する。 ルールに準拠した動作を効率的に合成するために,セットベースの予測に基づく述語と,形式化されたルールとその優先順位を表すステートチャートを組み合わせる。 アクションマスキングは、RLエージェントをこの認証されたルール準拠のアクションセットに制限する。 重要な海上交通状況に関する数値的な評価では、我々のエージェントは常に形式化された法則に準拠し、訓練や展開中に高い目標達成率を達成する一方で、決して衝突しない。 対照的に、バニラと交通ルールにインフォームされたRLエージェントは、しばしば交通規則に違反し、訓練後にも衝突する。

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