論文の概要: Sample-efficient Imitative Multi-token Decision Transformer for Real-world Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02508v2
• Date: Fri, 04 Oct 2024 03:45:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:07:25.119218
• Title: Sample-efficient Imitative Multi-token Decision Transformer for Real-world Driving
• Title（参考訳）: 実環境運転用試料効率イミティブ多点変圧器
• Authors: Hang Zhou, Dan Xu, Yiding Ji,
• Abstract要約: 我々はSimDT(SimDT)を提案する。 SimDTでは、マルチトークン予測、オンライン模倣学習パイプライン、シーケンスモデリング強化学習への優先的なエクスペリエンスリプレイが導入されている。 結果は、Waymaxベンチマークのオープンループとクローズループ設定の両方で、人気のある模倣と強化学習アルゴリズムを上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.34685506480288
• License:
• Abstract: Recent advancements in autonomous driving technologies involve the capability to effectively process and learn from extensive real-world driving data. Current imitation learning and offline reinforcement learning methods have shown remarkable promise in autonomous systems, harnessing the power of offline datasets to make informed decisions in open-loop (non-reactive agents) settings. However, learning-based agents face significant challenges when transferring knowledge from open-loop to closed-loop (reactive agents) environment. The performance is significantly impacted by data distribution shift, sample efficiency, the complexity of uncovering hidden world models and physics. To address these issues, we propose Sample-efficient Imitative Multi-token Decision Transformer (SimDT). SimDT introduces multi-token prediction, online imitative learning pipeline and prioritized experience replay to sequence-modelling reinforcement learning. The performance is evaluated through empirical experiments and results exceed popular imitation and reinforcement learning algorithms both in open-loop and closed-loop settings on Waymax benchmark. SimDT exhibits 41% reduction in collision rate and 18% improvement in reaching the destination compared with the baseline method.
• Abstract（参考訳）: 自動運転技術の最近の進歩は、大規模な現実世界の運転データから効果的に処理し、学習する能力を含んでいる。 現在の模倣学習とオフライン強化学習は、オフラインデータセットのパワーを活用して、オープンループ(非反応性エージェント)設定で情報的決定を行う、自律システムにおいて顕著な可能性を示している。 しかし、学習ベースエージェントは、オープンループからクローズドループ(反応性エージェント)環境へ知識を移行する際に重大な課題に直面している。 性能は、データ分散シフト、サンプル効率、隠れた世界モデルと物理学の複雑さに大きく影響している。 これらの問題に対処するため,SimDT(SimDT)を提案する。 SimDTでは、マルチトークン予測、オンライン模倣学習パイプライン、シーケンスモデリング強化学習への優先的なエクスペリエンスリプレイが導入されている。 この性能は実験によって評価され、結果がWaymaxベンチマークのオープンループとクローズループ設定の両方で一般的な模倣および強化学習アルゴリズムを上回る。 SimDTでは, 衝突速度が41%低下し, 目標到達率が18%向上した。

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