論文の概要: Demystifying Deep Reinforcement Learning-Based Autonomous Vehicle Decision-Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11432v1
- Date: Mon, 18 Mar 2024 02:59:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 16:57:28.309695
- Title: Demystifying Deep Reinforcement Learning-Based Autonomous Vehicle Decision-Making
- Title（参考訳）: 深層強化学習に基づく自律走行車両意思決定
- Authors: Hanxi Wan, Pei Li, Arpan Kusari,
- Abstract要約: ベースラインモデルとして継続的ポリシー最適化に基づくDRLアルゴリズムを用い、オープンソースのAVシミュレーション環境にマルチヘッドアテンションフレームワークを付加する。
第1頭部の重みは隣接する車両の位置を符号化し、第2頭部は先頭車両のみに焦点を当てている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.243971093896272
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the advent of universal function approximators in the domain of reinforcement learning, the number of practical applications leveraging deep reinforcement learning (DRL) has exploded. Decision-making in automated driving tasks has emerged as a chief application among them, taking the sensor data or the higher-order kinematic variables as the input and providing a discrete choice or continuous control output. However, the black-box nature of the models presents an overwhelming limitation that restricts the real-world deployment of DRL in autonomous vehicles (AVs). Therefore, in this research work, we focus on the interpretability of an attention-based DRL framework. We use a continuous proximal policy optimization-based DRL algorithm as the baseline model and add a multi-head attention framework in an open-source AV simulation environment. We provide some analytical techniques for discussing the interpretability of the trained models in terms of explainability and causality for spatial and temporal correlations. We show that the weights in the first head encode the positions of the neighboring vehicles while the second head focuses on the leader vehicle exclusively. Also, the ego vehicle's action is causally dependent on the vehicles in the target lane spatially and temporally. Through these findings, we reliably show that these techniques can help practitioners decipher the results of the DRL algorithms.
- Abstract（参考訳）: 強化学習分野における普遍関数近似器の出現に伴い、深層強化学習(DRL)を活用した実用的応用が爆発的に増えている。
自動走行タスクの意思決定は、センサーデータや高次運動変数を入力とし、個別の選択や連続的な制御出力を提供する、主要な用途として現れてきた。
しかしながら、モデルのブラックボックスの性質は、自律走行車(AV)におけるDRLの現実的な展開を制限する圧倒的な制限を示す。
そこで本研究では,注意に基づくDRLフレームワークの解釈可能性に着目した。
ベースラインモデルとして,逐次ポリシー最適化に基づくDRLアルゴリズムを用い,オープンソースのAVシミュレーション環境にマルチヘッドアテンションフレームワークを付加する。
本稿では, 空間的および時間的相関関係に対する説明可能性および因果性の観点から, 学習モデルの解釈可能性について議論するための解析的手法を提案する。
第1頭部の重みは隣接する車両の位置を符号化し、第2頭部は先頭車両のみに焦点を当てている。
また、エゴ車両の動作は、空間的および時間的に目標車線内の車両に因果的に依存する。
これらの結果から,DRLアルゴリズムの結果の解読に有効であることを示す。
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