論文の概要: SEAL: Towards Safe Autonomous Driving via Skill-Enabled Adversary Learning for Closed-Loop Scenario Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10320v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 14:33:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 15:20:31.995649
• Title: SEAL: Towards Safe Autonomous Driving via Skill-Enabled Adversary Learning for Closed-Loop Scenario Generation
• Title（参考訳）: SEAL: 閉ループシナリオ生成のためのスキル付き逆学習による安全な自律運転を目指して
• Authors: Benjamin Stoler, Ingrid Navarro, Jonathan Francis, Jean Oh,
• Abstract要約: 学習したスコアリング機能と対人的スキルを活用するシナリオアプローチであるSEALを提案する。 SEAL対応のシナリオはSOTAベースラインよりも現実的であり、実世界、流通中、流通外シナリオ間でのエゴタスクの成功の改善につながります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.008446845017454
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Verification and validation of autonomous driving (AD) systems and components is of increasing importance, as such technology increases in real-world prevalence. Safety-critical scenario generation is a key approach to robustify AD policies through closed-loop training. However, existing approaches for scenario generation rely on simplistic objectives, resulting in overly-aggressive or non-reactive adversarial behaviors. To generate diverse adversarial yet realistic scenarios, we propose SEAL, a scenario perturbation approach which leverages learned scoring functions and adversarial, human-like skills. SEAL-perturbed scenarios are more realistic than SOTA baselines, leading to improved ego task success across real-world, in-distribution, and out-of-distribution scenarios, of more than 20%. To facilitate future research, we release our code and tools: https://github.com/cmubig/SEAL
• Abstract（参考訳）: 自律運転(AD)システムとコンポーネントの検証と検証は、そのような技術が現実の有病率を増加させるにつれて、ますます重要になる。 安全クリティカルシナリオ生成は、クローズドループトレーニングを通じてADポリシーを堅牢化するための重要なアプローチである。 しかし、シナリオ生成のための既存のアプローチは、単純化された目的に依存しており、過度に攻撃的あるいは非反応性な敵行動をもたらす。 多様な対角的かつ現実的なシナリオを生成するために,学習したスコアリング機能と対角的,人間的なスキルを活用するシナリオ摂動手法SEALを提案する。 SEAL対応のシナリオはSOTAベースラインよりも現実的であり、現実の世界、非配布、アウト・オブ・ディストリビューションシナリオにおけるエゴタスクの成功が20%以上向上する。 将来の研究を促進するため、コードとツールをリリースします。

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