論文の概要: Continuously Learning, Adapting, and Improving: A Dual-Process Approach to Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15324v1
- Date: Fri, 24 May 2024 08:07:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 15:21:18.394299
- Title: Continuously Learning, Adapting, and Improving: A Dual-Process Approach to Autonomous Driving
- Title（参考訳）: 継続的学習、適応、改善: 自律運転へのデュアルプロセスアプローチ
- Authors: Jianbiao Mei, Yukai Ma, Xuemeng Yang, Licheng Wen, Xinyu Cai, Xin Li, Daocheng Fu, Bo Zhang, Pinlong Cai, Min Dou, Botian Shi, Liang He, Yong Liu, Yu Qiao,
- Abstract要約: 本稿では,人間の認知プロセスに触発された自律運転の新しいパラダイムである LeapADを紹介する。
特に LeapADは、意思決定に関連する重要なオブジェクトを選択することで、人間の注意をエミュレートする。
システムは、徹底的な分析と推論のための分析プロセス(System-II)と、迅速な経験的処理のためのヒューリスティックプロセス(System-I)から構成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.465785037065594
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autonomous driving has advanced significantly due to sensors, machine learning, and artificial intelligence improvements. However, prevailing methods struggle with intricate scenarios and causal relationships, hindering adaptability and interpretability in varied environments. To address the above problems, we introduce LeapAD, a novel paradigm for autonomous driving inspired by the human cognitive process. Specifically, LeapAD emulates human attention by selecting critical objects relevant to driving decisions, simplifying environmental interpretation, and mitigating decision-making complexities. Additionally, LeapAD incorporates an innovative dual-process decision-making module, which consists of an Analytic Process (System-II) for thorough analysis and reasoning, along with a Heuristic Process (System-I) for swift and empirical processing. The Analytic Process leverages its logical reasoning to accumulate linguistic driving experience, which is then transferred to the Heuristic Process by supervised fine-tuning. Through reflection mechanisms and a growing memory bank, LeapAD continuously improves itself from past mistakes in a closed-loop environment. Closed-loop testing in CARLA shows that LeapAD outperforms all methods relying solely on camera input, requiring 1-2 orders of magnitude less labeled data. Experiments also demonstrate that as the memory bank expands, the Heuristic Process with only 1.8B parameters can inherit the knowledge from a GPT-4 powered Analytic Process and achieve continuous performance improvement. Code will be released at https://github.com/PJLab-ADG/LeapAD.
- Abstract（参考訳）: センサー、機械学習、人工知能の改善により、自動運転は大幅に進歩した。
しかし、一般的な手法は複雑なシナリオや因果関係に苦慮し、様々な環境における適応性と解釈性を妨げている。
上記の課題に対処するため,人間の認知プロセスに触発された自律運転の新しいパラダイムである LeapADを紹介した。
特に LeapADは、意思決定に関連する重要なオブジェクトを選択し、環境解釈を単純化し、意思決定の複雑さを軽減することで、人間の注意をエミュレートする。
さらに LeapADには、徹底的な分析と推論のための解析プロセス(System-II)と、迅速かつ経験的な処理のためのヒューリスティックプロセス(System-I)からなる革新的なデュアルプロセス意思決定モジュールが組み込まれている。
分析過程はその論理的推論を利用して言語的な運転経験を蓄積し、それを教師付き微調整によってヒューリスティックプロセスに移す。
リフレクション機構とメモリバンクの増大により、LeapADはクローズドループ環境における過去のミスから継続的に改善される。
CARLAのクローズドループテストでは、LeapADはカメラ入力のみに依存したすべての手法より優れており、ラベル付きデータの桁違いに1～2桁少ないことが示されている。
また、メモリバンクが拡大するにつれて、1.8Bパラメータしか持たないヒューリスティックプロセスは、GPT-4で駆動される分析プロセスから知識を継承し、継続的なパフォーマンス改善を実現することができることを示した。
コードはhttps://github.com/PJLab-ADG/LeapAD.comでリリースされる。
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