論文の概要: Automatic AI controller that can drive with confidence: steering vehicle with uncertainty knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16893v1
- Date: Wed, 24 Apr 2024 23:22:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-29 15:03:56.065217
- Title: Automatic AI controller that can drive with confidence: steering vehicle with uncertainty knowledge
- Title（参考訳）: 自信を持って運転できる自動AIコントローラー:不確実性のある車両を操縦する
- Authors: Neha Kumari, Sumit Kumar. Sneha Priya, Ayush Kumar, Akash Fogla,
- Abstract要約: 本研究は,機械学習フレームワークを用いた車両の横方向制御システムの開発に焦点をあてる。
確率論的学習モデルであるベイズニューラルネットワーク(BNN)を用いて不確実性定量化に対処する。
信頼しきい値を確立することで、手動による介入をトリガーし、安全なパラメータの外で動作した場合に、制御がアルゴリズムから解放されることを保証できます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.131134048419781
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In safety-critical systems that interface with the real world, the role of uncertainty in decision-making is pivotal, particularly in the context of machine learning models. For the secure functioning of Cyber-Physical Systems (CPS), it is imperative to manage such uncertainty adeptly. In this research, we focus on the development of a vehicle's lateral control system using a machine learning framework. Specifically, we employ a Bayesian Neural Network (BNN), a probabilistic learning model, to address uncertainty quantification. This capability allows us to gauge the level of confidence or uncertainty in the model's predictions. The BNN based controller is trained using simulated data gathered from the vehicle traversing a single track and subsequently tested on various other tracks. We want to share two significant results: firstly, the trained model demonstrates the ability to adapt and effectively control the vehicle on multiple similar tracks. Secondly, the quantification of prediction confidence integrated into the controller serves as an early-warning system, signaling when the algorithm lacks confidence in its predictions and is therefore susceptible to failure. By establishing a confidence threshold, we can trigger manual intervention, ensuring that control is relinquished from the algorithm when it operates outside of safe parameters.
- Abstract（参考訳）: 現実世界と対話する安全クリティカルなシステムでは、意思決定における不確実性の役割が特に機械学習モデルにおいて重要である。
CPS(Cyber-Physical Systems)のセキュアな機能のためには、このような不確実性を適切に管理することが不可欠である。
本研究では,機械学習フレームワークを用いた車両の横方向制御システムの開発に焦点をあてる。
具体的には、確率論的学習モデルであるベイズニューラルネットワーク(BNN)を用いて不確実性定量化に対処する。
この能力により、モデルの予測における信頼度や不確実性のレベルを測定することができます。
BNNベースのコントローラは、単一のトラックを横断する車両から収集されたシミュレーションデータを使用して訓練され、その後、他の様々なトラックでテストされる。
まず、トレーニングされたモデルは、複数の類似したトラック上で車両を適応し、効果的に制御する能力を示します。
第二に、制御器に組み込まれた予測信頼性の定量化は早期警戒システムとして機能し、アルゴリズムが予測に対する信頼を欠き、したがって失敗に陥りやすいことを示唆する。
信頼しきい値を確立することで、手動による介入をトリガーし、安全なパラメータの外で動作した場合に、制御がアルゴリズムから解放されることを保証できます。
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