論文の概要: CtRL-Sim: Reactive and Controllable Driving Agents with Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19918v3
• Date: Mon, 14 Oct 2024 18:13:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 13:58:58.712648
• Title: CtRL-Sim: Reactive and Controllable Driving Agents with Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: CtRL-Sim:オフライン強化学習による反応性・制御可能な運転エージェント
• Authors: Luke Rowe, Roger Girgis, Anthony Gosselin, Bruno Carrez, Florian Golemo, Felix Heide, Liam Paull, Christopher Pal,
• Abstract要約: CtRL-Simは、リターン条件付きオフライン強化学習(RL)を利用して、リアクティブで制御可能なトラフィックエージェントを効率的に生成する手法である。 CtRL-Simは,エージェントの挙動を詳細に制御しながら,現実的な安全クリティカルシナリオを生成可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.63187494867502
• License:
• Abstract: Evaluating autonomous vehicle stacks (AVs) in simulation typically involves replaying driving logs from real-world recorded traffic. However, agents replayed from offline data are not reactive and hard to intuitively control. Existing approaches address these challenges by proposing methods that rely on heuristics or generative models of real-world data but these approaches either lack realism or necessitate costly iterative sampling procedures to control the generated behaviours. In this work, we take an alternative approach and propose CtRL-Sim, a method that leverages return-conditioned offline reinforcement learning (RL) to efficiently generate reactive and controllable traffic agents. Specifically, we process real-world driving data through a physics-enhanced Nocturne simulator to generate a diverse offline RL dataset, annotated with various rewards. With this dataset, we train a return-conditioned multi-agent behaviour model that allows for fine-grained manipulation of agent behaviours by modifying the desired returns for the various reward components. This capability enables the generation of a wide range of driving behaviours beyond the scope of the initial dataset, including adversarial behaviours. We show that CtRL-Sim can generate realistic safety-critical scenarios while providing fine-grained control over agent behaviours.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションにおける自律走行車スタック(AV)の評価は、通常、実世界の記録されたトラフィックからログを再生する。 しかし、オフラインデータからリプレイされたエージェントは、リアクティブではなく、直感的に制御するのが難しい。 既存のアプローチは、実世界のデータのヒューリスティックや生成モデルに依存する手法を提案することによってこれらの課題に対処するが、これらのアプローチは現実主義を欠いているか、生成された振る舞いを制御するためにコストのかかる反復的なサンプリング手順を必要とするかのいずれかである。 本研究では、リターン条件付きオフライン強化学習(RL)を利用して、リアクティブで制御可能なトラヒックエージェントを効率的に生成する手法であるCtRL-Simを提案する。 具体的には、物理学的なNocturneシミュレータを通して実世界の運転データを処理し、様々な報酬を付加した多様なオフラインRLデータセットを生成する。 このデータセットを用いて、返却条件付きマルチエージェント動作モデルをトレーニングし、様々な報酬成分に対して所望の戻り値を変更することでエージェント動作のきめ細かい操作を可能にする。 この機能は、敵の振る舞いを含む初期データセットの範囲を超えて、幅広い駆動行動を生成することができる。 CtRL-Simは,エージェントの挙動を詳細に制御しながら,現実的な安全クリティカルシナリオを生成可能であることを示す。

関連論文リスト

• Autonomous Vehicle Controllers From End-to-End Differentiable Simulation [60.05963742334746]
  そこで我々は,AVコントローラのトレーニングにAPG(analytic Policy gradients)アプローチを適用可能なシミュレータを提案し,その設計を行う。 提案するフレームワークは, エージェントがより根底的なポリシーを学ぶのを助けるために, 環境力学の勾配を役立てる, エンド・ツー・エンドの訓練ループに, 微分可能シミュレータを組み込む。 ダイナミクスにおけるパフォーマンスとノイズに対する堅牢性の大幅な改善と、全体としてより直感的なヒューマンライクな処理が見られます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-12T11:50:06Z)
• D5RL: Diverse Datasets for Data-Driven Deep Reinforcement Learning [99.33607114541861]
  ロボット操作と移動環境の現実的なシミュレーションに焦点を当てたオフラインRLのための新しいベンチマークを提案する。 提案するベンチマークでは、状態ベースドメインと画像ベースドメインを対象とし、オフラインRLとオンライン微調整評価の両方をサポートしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T22:27:00Z)
• RealGen: Retrieval Augmented Generation for Controllable Traffic Scenarios [58.62407014256686]
  RealGenは、トラフィックシナリオ生成のための新しい検索ベースのコンテキスト内学習フレームワークである。 RealGenは、複数の検索されたサンプルの振る舞いを勾配のない方法で組み合わせることで、新しいシナリオを合成する。 このコンテキスト内学習フレームワークは、シナリオを編集する機能を含む多種多様な生成機能を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T23:11:06Z)
• A Fully Data-Driven Approach for Realistic Traffic Signal Control Using Offline Reinforcement Learning [18.2541182874636]
  現実的な交通信号制御のための完全データ駆動・シミュレータフリーフレームワークを提案する。 我々は、確立されたトラフィックフロー理論と機械学習を組み合わせることで、粗いトラフィックデータから報酬信号を推測する。 従来のRLベースラインやオフラインのRLベースラインよりも優れた性能を実現し,実世界の適用性も向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T15:29:21Z)
• Reinforcement Learning with Human Feedback for Realistic Traffic Simulation [53.85002640149283]
  効果的なシミュレーションの鍵となる要素は、人間の知識と整合した現実的な交通モデルの導入である。 本研究では,現実主義に対する人間の嗜好のニュアンスを捉えることと,多様な交通シミュレーションモデルを統合することの2つの主な課題を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T19:29:53Z)
• Multi-Objective Decision Transformers for Offline Reinforcement Learning [7.386356540208436]
  オフラインRLは、リアルタイム環境相互作用を必要とせずに、静的な軌道データからポリシーを導出するように構成されている。 オフラインRLを多目的最適化問題として再構成し、予測を状態と戻り値に拡張する。 D4RLベンチマークロコモーションタスクの実験により,提案手法がトランスモデルにおけるアテンションメカニズムをより効果的に活用できることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T00:47:58Z)
• PerSim: Data-Efficient Offline Reinforcement Learning with Heterogeneous Agents via Personalized Simulators [19.026312915461553]
  我々はpersimと呼ばれるモデルベースオフライン強化学習(rl)手法を提案する。 まず,各エージェントのパーソナライズされたシミュレータを,政策を学ぶ前に,各エージェントの履歴軌跡をまとめて学習する。 この表現は、エージェントごとの遷移ダイナミクスを効果的に学習するための、単純で正規化されたニューラルネットワークアーキテクチャを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-13T17:16:41Z)
• TrafficSim: Learning to Simulate Realistic Multi-Agent Behaviors [74.67698916175614]
  リアル交通シミュレーションのためのマルチエージェント行動モデルであるTrafficSimを提案する。 特に、暗黙の潜在変数モデルを利用して、共同アクターポリシーをパラメータ化する。 TrafficSimは、多様なベースラインと比較して、より現実的で多様なトラフィックシナリオを生成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-17T00:29:30Z)
• Development of A Stochastic Traffic Environment with Generative Time-Series Models for Improving Generalization Capabilities of Autonomous Driving Agents [0.0]
  我々は,実生活軌跡データに基づいてGAN(Generative Badrial Network)を訓練し,データ駆動交通シミュレータを開発した。 シミュレータは、車両間の実生活の交通相互作用に似たランダムな軌跡を生成する。 GANに基づく交通シミュレーターで訓練されたRLエージェントは、単純なルール駆動シミュレーターで訓練されたRLエージェントと比較して、より強力な一般化能力を有することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T13:14:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。