論文の概要: Adversarial Safety-Critical Scenario Generation using Naturalistic Human Driving Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03200v2
• Date: Wed, 7 Aug 2024 02:14:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 12:15:09.177062
• Title: Adversarial Safety-Critical Scenario Generation using Naturalistic Human Driving Priors
• Title（参考訳）: ナチュラル・ヒューマン・ドライビング・プライオリティを用いた対人安全批判シナリオ生成
• Authors: Kunkun Hao, Yonggang Luo, Wen Cui, Yuqiao Bai, Jucheng Yang, Songyang Yan, Yuxi Pan, Zijiang Yang,
• Abstract要約: 本研究では,自然主義的人間運転先行と強化学習技術を用いた自然逆シナリオ生成ソリューションを提案する。 本研究は,本モデルにより,自然性と逆性の両方をカバーする現実的な安全クリティカルなテストシナリオを生成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.773055342671194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evaluating the decision-making system is indispensable in developing autonomous vehicles, while realistic and challenging safety-critical test scenarios play a crucial role. Obtaining these scenarios is non-trivial, thanks to the long-tailed distribution, sparsity, and rarity in real-world data sets. To tackle this problem, in this paper, we introduce a natural adversarial scenario generation solution using naturalistic human driving priors and reinforcement learning techniques. By doing this, we can obtain large-scale test scenarios that are both diverse and realistic. Specifically, we build a simulation environment that mimics natural traffic interaction scenarios. Informed by this environment, we implement a two-stage procedure. The first stage incorporates conventional rule-based models, e.g., IDM~(Intelligent Driver Model) and MOBIL~(Minimizing Overall Braking Induced by Lane changes) model, to coarsely and discretely capture and calibrate key control parameters from the real-world dataset. Next, we leverage GAIL~(Generative Adversarial Imitation Learning) to represent driver behaviors continuously. The derived GAIL can be further used to design a PPO~(Proximal Policy Optimization)-based actor-critic network framework to fine-tune the reward function, and then optimizes our natural adversarial scenario generation solution. Extensive experiments have been conducted in the NGSIM dataset including the trajectory of 3,000 vehicles. Essential traffic parameters were measured in comparison with the baseline model, e.g., the collision rate, accelerations, steering, and the number of lane changes. Our findings demonstrate that the proposed model can generate realistic safety-critical test scenarios covering both naturalness and adversariality, which can be a cornerstone for the development of autonomous vehicles.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車の開発には意思決定システムの評価が不可欠であり、現実的で挑戦的な安全クリティカルなテストシナリオが重要な役割を果たす。 これらのシナリオの達成は、現実世界のデータセットにおける長い尾の分布、空間性、希少性のおかげで、簡単ではない。 この問題に対処するために,本論文では,自然主義的人間運転先行と強化学習技術を用いた自然な逆シナリオ生成ソリューションを提案する。 これを行うことで、多様かつ現実的な大規模なテストシナリオが得られます。 具体的には、自然の交通相互作用のシナリオを模倣するシミュレーション環境を構築する。 この環境により、我々は2段階の手順を実装した。 第1段階では、従来のルールベースのモデル、例えば、IMM~(Intelligent Driver Model)、MOBIL~(Lane Changeによって誘導される総合ブレーキの最小化)モデルを導入し、現実世界のデータセットからキー制御パラメータを粗く、離散的にキャプチャし、校正する。 次に、GAIL~(Generative Adversarial Imitation Learning)を利用して、ドライバーの動作を継続的に表現する。 GAILは、PPO~(Proximal Policy Optimization)ベースのアクタークリティカルネットワークフレームワークを設計し、報酬関数を微調整し、自然なシナリオ生成ソリューションを最適化する。 NGSIMデータセットでは3,000台の車両の軌道を含む大規模な実験が行われた。 交通パラメータは, ベースラインモデル, 衝突速度, 加速度, ステアリング, レーン数と比較した。 提案モデルにより, 自然性と逆性の両方をカバーする現実的な安全クリティカルなテストシナリオが生成できることが, 自動運転車開発の基礎となることを実証した。

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