論文の概要: Collision Probability Distribution Estimation via Temporal Difference Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20000v1
• Date: Mon, 29 Jul 2024 13:32:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 13:34:43.372433
• Title: Collision Probability Distribution Estimation via Temporal Difference Learning
• Title（参考訳）: 時間差学習による衝突確率分布の推定
• Authors: Thomas Steinecker, Thorsten Luettel, Mirko Maehlisch,
• Abstract要約: 累積衝突確率分布を推定する先駆的なフレームワークであるCollisionProを紹介する。 我々は、強化学習の文脈において、我々の枠組みを定式化し、安全に配慮したエージェントの道を開く。 現実的な自律運転シミュレータを用いて,本フレームワークの総合的な検討を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46085106405479537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce CollisionPro, a pioneering framework designed to estimate cumulative collision probability distributions using temporal difference learning, specifically tailored to applications in robotics, with a particular emphasis on autonomous driving. This approach addresses the demand for explainable artificial intelligence (XAI) and seeks to overcome limitations imposed by model-based approaches and conservative constraints. We formulate our framework within the context of reinforcement learning to pave the way for safety-aware agents. Nevertheless, we assert that our approach could prove beneficial in various contexts, including a safety alert system or analytical purposes. A comprehensive examination of our framework is conducted using a realistic autonomous driving simulator, illustrating its high sample efficiency and reliable prediction capabilities for previously unseen collision events. The source code is publicly available.
• Abstract（参考訳）: 我々は、時間差学習を用いて累積衝突確率分布を推定する先駆的なフレームワークであるCollisionProを紹介した。 このアプローチは、説明可能な人工知能(XAI)の需要に対処し、モデルベースのアプローチと保守的な制約によって課される制限を克服しようとしている。 我々は、強化学習の文脈において、我々の枠組みを定式化し、安全に配慮したエージェントの道を開く。 それでも私たちは、安全警報システムや分析目的など、さまざまな状況において、このアプローチが有益であることを証明できると断言しています。 現実的な自律走行シミュレータを用いて,本フレームワークの総合的な検討を行い,その高効率性と従来見られなかった衝突イベントに対する信頼性の高い予測能力について考察した。 ソースコードは公開されている。

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