論文の概要: Agent-Agnostic Centralized Training for Decentralized Multi-Agent Cooperative Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11914v2
• Date: Tue, 3 Sep 2024 15:25:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 21:52:48.812494
• Title: Agent-Agnostic Centralized Training for Decentralized Multi-Agent Cooperative Driving
• Title（参考訳）: 分散型多エージェント協調運転のためのエージェント非依存型集中訓練
• Authors: Shengchao Yan, Lukas König, Wolfram Burgard,
• Abstract要約: 本研究では,自律走行車における分散型協調運転ポリシーを学習する非対称アクター・批判モデルを提案する。 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ることで,実世界の交通動態と部分観測可能性の効率よく管理できる。
• 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 with autonomous vehicles offers the potential for reduced congestion and improved traffic flow. However, developing effective algorithms for real-world scenarios requires overcoming challenges related to infinite-horizon traffic flow and partial observability. To address these issues and further decentralize traffic management, we propose an asymmetric actor-critic model that learns decentralized cooperative driving policies for autonomous vehicles using single-agent reinforcement learning. By employing attention neural networks with masking, our approach efficiently manages real-world traffic dynamics and partial observability, eliminating the need for predefined agents or agent-specific experience buffers in multi-agent reinforcement learning. Extensive evaluations across various traffic scenarios demonstrate our method's significant potential in improving traffic flow at critical bottleneck points. Moreover, we address the challenges posed by conservative autonomous vehicle driving behaviors that adhere strictly to traffic rules, showing that our cooperative policy effectively alleviates potential slowdowns without compromising safety.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車によるアクティブな交通管理は、渋滞を減らし、交通の流れを改善できる可能性がある。 しかし、実世界のシナリオに有効なアルゴリズムを開発するには、無限水平交通流と部分観測可能性に関する課題を克服する必要がある。 これらの問題に対処し、さらにトラフィック管理を分散化するために、単エージェント強化学習を用いて自動運転車の分散型協調運転ポリシーを学習する非対称アクター批判モデルを提案する。 マスキングによる注目ニューラルネットワークの利用により,マルチエージェント強化学習におけるエージェントやエージェント固有の経験バッファの必要性を排除し,現実のトラフィックダイナミクスと部分観測可能性の効率よく管理できる。 各種交通シナリオに対する広範囲な評価は,重要なボトルネック点における交通流改善における本手法の有意な可能性を示している。 さらに,交通規制に厳格に従う保守的な自動運転車運転行動がもたらす課題に対処し,安全を損なうことなく,協調政策が潜在的減速を効果的に軽減することを示す。

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