Fugu-MT 論文翻訳(概要): Single-Agent Actor Critic for Decentralized Cooperative Driving

論文の概要: Single-Agent Actor Critic for Decentralized Cooperative Driving

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11914v1
Date: Mon, 18 Mar 2024 16:13:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-20 19:40:35.769803
Title: Single-Agent Actor Critic for Decentralized Cooperative Driving
Title（参考訳）: 分散型協調運転における単エージェントアクター批判
Authors: Shengchao Yan, Lukas König, Wolfram Burgard,
Abstract要約: 本稿では,自律走行車における分散型協調運転政策の学習を目的とした,新しい非対称アクター批判モデルを提案する。提案手法では,マスキングを用いたアテンションニューラルネットワークを用いて,現実の交通流の動的性質と部分観測可能性を扱う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.659812774579756
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Active traffic management incorporating autonomous vehicles (AVs) promises a future with diminished congestion and enhanced traffic flow. However, developing algorithms for real-world application requires addressing the challenges posed by continuous traffic flow and partial observability. To bridge this gap and advance the field of active traffic management towards greater decentralization, we introduce a novel asymmetric actor-critic model aimed at learning decentralized cooperative driving policies for autonomous vehicles using single-agent reinforcement learning. Our approach employs attention neural networks with masking to handle the dynamic nature of real-world traffic flow and partial observability. Through extensive evaluations against baseline controllers across various traffic scenarios, our model shows great potential for improving traffic flow at diverse bottleneck locations within the road system. Additionally, we explore the challenge associated with the conservative driving behaviors of autonomous vehicles that adhere strictly to traffic regulations. The experiment results illustrate that our proposed cooperative policy can mitigate potential traffic slowdowns without compromising safety.
Abstract（参考訳）: 自動運転車(AV)を取り入れたアクティブな交通管理は、渋滞の低減と交通の流れの強化を約束する。しかし、現実のアプリケーションのためのアルゴリズムを開発するには、連続的なトラフィックフローと部分的な可観測性によって生じる課題に対処する必要がある。このギャップを埋めて、より分散化に向けての積極的な交通管理の分野を推し進めるために、単エージェント強化学習を用いて自律走行車のための分散型協調運転ポリシーを学習することを目的とした、新しい非対称アクター批判モデルを導入する。提案手法では,マスキングを用いたアテンションニューラルネットワークを用いて,現実の交通流の動的性質と部分観測可能性を扱う。各種交通シナリオのベースラインコントローラに対する広範囲な評価を通じて,道路システム内の多様なボトルネック箇所における交通流改善の可能性を示す。さらに、交通規制に厳格に従う自動運転車の保守的な運転行動に関わる課題についても検討する。実験の結果,提案する協調政策は,安全を損なうことなく,潜在的な交通の減速を緩和できることが示された。

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