論文の概要: Learning from Mistakes: a Weakly-supervised Method for Mitigating the Distribution Shift in Autonomous Vehicle Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01544v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 17:25:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 22:00:59.775814
• Title: Learning from Mistakes: a Weakly-supervised Method for Mitigating the Distribution Shift in Autonomous Vehicle Planning
• Title（参考訳）: 誤りから学ぶ:自動運転車計画における配電シフトの微妙な制御方法
• Authors: Fazel Arasteh, Mohammed Elmahgiubi, Behzad Khamidehi, Hamidreza Mirkhani, Weize Zhang, Kasra Rezaee,
• Abstract要約: 本稿では,自動運転車の学習方法としてLearning from Mistakes (LfM)を提案する。 LfMは、事前訓練されたプランナーがその直接的な目的から逸脱したインスタンスを特定する。 本稿では,有効な軌跡を識別することを目的とした,弱教師付き手法である妥当性学習を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.473948454680334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The planning problem constitutes a fundamental aspect of the autonomous driving framework. Recent strides in representation learning have empowered vehicles to comprehend their surrounding environments, thereby facilitating the integration of learning-based planning strategies. Among these approaches, Imitation Learning stands out due to its notable training efficiency. However, traditional Imitation Learning methodologies encounter challenges associated with the co-variate shift phenomenon. We propose Learn from Mistakes (LfM) as a remedy to address this issue. The essence of LfM lies in deploying a pre-trained planner across diverse scenarios. Instances where the planner deviates from its immediate objectives, such as maintaining a safe distance from obstacles or adhering to traffic rules, are flagged as mistakes. The environments corresponding to these mistakes are categorized as out-of-distribution states and compiled into a new dataset termed closed-loop mistakes dataset. Notably, the absence of expert annotations for the closed-loop data precludes the applicability of standard imitation learning approaches. To facilitate learning from the closed-loop mistakes, we introduce Validity Learning, a weakly supervised method, which aims to discern valid trajectories within the current environmental context. Experimental evaluations conducted on the InD and Nuplan datasets reveal substantial enhancements in closed-loop metrics such as Progress and Collision Rate, underscoring the effectiveness of the proposed methodology.
• Abstract（参考訳）: 計画問題は、自律運転フレームワークの基本的な側面を構成する。 近年の表現学習の進歩により、車両は周囲の環境を理解することができ、学習に基づく計画戦略の統合が容易になった。 これらのアプローチの中で、Imitation Learningは優れたトレーニング効率のために際立っている。 しかし、従来の模倣学習手法は、共変量シフト現象に関連する課題に遭遇する。 本稿では,この問題に対する対策としてLearning from Mistakes (LfM)を提案する。 LfMの本質は、様々なシナリオで事前訓練されたプランナーをデプロイすることにある。 障害から安全な距離を維持したり、交通ルールを守ったりといった、プランナーが直接の目的から逸脱するケースは、間違いとしてフラグ付けされる。 これらのミスに対応する環境は、配布外状態に分類され、クローズドループミスデータセットと呼ばれる新しいデータセットにコンパイルされる。 特に、クローズドループデータに専門家アノテーションがないことは、標準的な模倣学習アプローチの適用性を妨げている。 閉ループ誤りからの学習を容易にするために,現状の環境条件下で有効な軌跡を識別することを目的とした,弱教師付き手法であるValidity Learningを導入する。 InDデータセットとNuplanデータセットで行った実験的評価は、プログレッシブやコリジョンレートなどのクローズドループメトリクスを大幅に向上させ、提案手法の有効性を裏付けるものである。

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