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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08878v4
• Date: Mon, 11 Nov 2024 09:02:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:04:03.580456
• 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: CIMRL(imitation and Reinforcement Learning)アプローチは、模倣動作の先行と安全性の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。 RLと模倣を組み合わせることで, クローズドループシミュレーションと実世界の運転ベンチマークにおいて, 最先端の結果が得られたことを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.05135725542318
• License:
• 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 such as autonomous driving. Both of these challenges make deploying purely cloned or pure RL policies in safety critical applications such as autonomous vehicles challenging. In this paper we propose Combining IMitation and Reinforcement Learning (CIMRL) approach - a safe reinforcement learning 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 and real world 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、自律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。 これらの課題のどちらも、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あるいは純粋なRLポリシーをデプロイする。 本稿では,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安全な強化学習フレームワークである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, クローズドループシミュレーションと実世界の運転ベンチマークにおいて, 最先端の結果が得られたことを実証する。

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