論文の概要: CIMRL: Combining IMitation and Reinforcement Learning for Safe Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08878v2
• Date: Mon, 17 Jun 2024 16:34:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 01:41:06.340080
• Title: CIMRL: Combining IMitation and Reinforcement Learning for Safe Autonomous Driving
• Title（参考訳）: CIMRL: 安全な自動運転のためのシミュレーションと強化学習を組み合わせる
• Authors: Jonathan Booher, Khashayar Rohanimanesh, Junhong Xu, Aleksandr Petiushko,
• Abstract要約: 本研究では,模擬動作の事前条件と安全性制約を活用することで,シミュレーションにおける運転ポリシーのトレーニングを可能にするフレームワークを提案する。 RLと模倣を組み合わせることで,本手法は閉ループシミュレーション駆動ベンチマークにおいて最先端の結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.938138839805106
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern approaches to autonomous driving rely heavily on learned components trained with large amounts of human driving data via imitation learning. However, these methods require large amounts of expensive data collection and even then face challenges with safely handling long-tail scenarios and compounding errors over time. At the same time, pure Reinforcement Learning (RL) methods can fail to learn performant policies in sparse, constrained, and challenging-to-define reward settings like driving. Both of these challenges make deploying purely cloned policies in safety critical applications like autonomous vehicles challenging. In this paper we propose Combining IMitation and Reinforcement Learning (CIMRL) approach - a framework that enables training driving policies in simulation through leveraging imitative motion priors and safety constraints. CIMRL does not require extensive reward specification and improves on the closed loop behavior of pure cloning methods. By combining RL and imitation, we demonstrate that our method achieves state-of-the-art results in closed loop simulation driving benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 現代の自動運転のアプローチは、模倣学習を通じて大量の人間の運転データで訓練された学習されたコンポーネントに大きく依存している。 しかし、これらの手法には大量の高価なデータ収集が必要であり、ロングテールシナリオを安全に処理し、時間とともにエラーを複雑化するという課題に直面している。 同時に、純粋な強化学習(RL)手法は、運転のような報酬設定を疎外し、制約し、かつ決定し難いパフォーマンスポリシーを学習することができない。 これらの課題はどちらも、自動運転車のような安全上重要なアプリケーションに、純粋にクローン化されたポリシーを展開させる。 本稿では,模倣動作の先行と安全性制約を活用することで,シミュレーションにおける運転方針のトレーニングを可能にするCIMRL(Combining imitation and Reinforcement Learning)アプローチを提案する。 CIMRLは広範な報酬仕様を必要とせず、純粋なクローンメソッドの閉ループ挙動を改善している。 RLと模倣を組み合わせることで,本手法は閉ループシミュレーション駆動ベンチマークにおいて最先端の結果が得られることを示す。

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