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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08878v3
• Date: Wed, 26 Jun 2024 04:56:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 18:16:00.758539
• 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, Vladislav Isenbaev, Ashwin Balakrishna, Ishan Gupta, Wei Liu, 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）: 45.05135725542318
• 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。

関連論文リスト

• RACER: Epistemic Risk-Sensitive RL Enables Fast Driving with Fewer Crashes [57.319845580050924]
  本稿では,リスク感応制御と適応行動空間のカリキュラムを組み合わせた強化学習フレームワークを提案する。 提案アルゴリズムは,現実世界のオフロード運転タスクに対して,高速なポリシーを学習可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T23:32:36Z)
• Action-Quantized Offline Reinforcement Learning for Robotic Skill Learning [68.16998247593209]
  オフライン強化学習(RL)パラダイムは、静的な行動データセットを、データを収集したポリシーよりも優れたパフォーマンスのポリシーに変換するためのレシピを提供する。 本稿では,アクション量子化のための適応型スキームを提案する。 IQL,CQL,BRACといった最先端のオフラインRL手法が,提案手法と組み合わせることで,ベンチマークのパフォーマンスが向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T06:07:10Z)
• Towards Safe Autonomous Driving Policies using a Neuro-Symbolic Deep Reinforcement Learning Approach [6.961253535504979]
  本稿では, DRLSL (Dybolic Logics) と呼ばれる新しいニューロシンボリックモデルフリーDRLアプローチを提案する。 DRL(経験から学ぶ)とシンボリックな一階述語論理(知識駆動推論)の強みを組み合わせることで、実環境における自動運転のリアルタイムインタラクションにおける安全な学習を可能にする。 我々は,ハイDデータセットを用いた自律走行にDRLSLフレームワークを実装し,トレーニングとテストの両段階において,安全でない動作を回避できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-03T19:43:21Z)
• Imitation Is Not Enough: Robustifying Imitation with Reinforcement Learning for Challenging Driving Scenarios [147.16925581385576]
  シミュレーション学習と強化学習を組み合わせることで,運転方針の安全性と信頼性が大幅に向上することを示す。 都会の運転データ100万マイル以上でポリシーを訓練し、異なるレベルの衝突確率でグループ化されたテストシナリオにおける有効性を測定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-21T23:59:33Z)
• Self-Improving Safety Performance of Reinforcement Learning Based Driving with Black-Box Verification Algorithms [0.0]
  本稿では,強化学習(RL)に基づく自律運転(AD)エージェントの安全性向上を目的とした,自己改善型人工知能システムを提案する。 提案手法は,RLベースの適応クルーズ制御(ACC)アプリケーションにおいて,行動決定の安全性上の障害を効果的に発見する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-29T11:34:17Z)
• Adaptive Decision Making at the Intersection for Autonomous Vehicles Based on Skill Discovery [13.134487965031667]
  都市環境では、複雑で不確実な交差点のシナリオは自動運転にとって困難である。 安全性を確保するためには、他の車両とのインタラクションを処理できる適応的な意思決定システムを開発することが不可欠である。 知識を自律的に蓄積し再利用できる階層的な枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-24T11:56:45Z)
• Learning Interactive Driving Policies via Data-driven Simulation [125.97811179463542]
  データ駆動シミュレータは、ポリシー学習の駆動に高いデータ効率を約束する。 小さな基盤となるデータセットは、インタラクティブな運転を学ぶための興味深い、挑戦的なエッジケースを欠いていることが多い。 本研究では,ロバストな運転方針の学習に塗装されたアドカーを用いたシミュレーション手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-23T20:14:02Z)
• Vision-Based Autonomous Car Racing Using Deep Imitative Reinforcement Learning [13.699336307578488]
  深層模倣強化学習(DIRL)は、視覚入力を使用してアジャイルな自律レースを実現する。 我々は,高忠実性運転シミュレーションと実世界の1/20スケールRC-car上での車載計算の制限により,本アルゴリズムの有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-18T00:00:48Z)
• Learning from Simulation, Racing in Reality [126.56346065780895]
  ミニチュアレースカープラットフォーム上で自律的なレースを行うための強化学習ベースのソリューションを提案する。 シミュレーションで純粋に訓練されたポリシーは、実際のロボットのセットアップにうまく移行できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-26T14:58:49Z)

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。