論文の概要: Mitigating Covariate Shift in Imitation Learning for Autonomous Vehicles Using Latent Space Generative World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16663v2
• Date: Thu, 26 Sep 2024 02:57:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 17:20:02.683486
• Title: Mitigating Covariate Shift in Imitation Learning for Autonomous Vehicles Using Latent Space Generative World Models
• Title（参考訳）: 潜在空間生成世界モデルを用いた自動車の模擬学習における共変量シフトの緩和
• Authors: Alexander Popov, Alperen Degirmenci, David Wehr, Shashank Hegde, Ryan Oldja, Alexey Kamenev, Bertrand Douillard, David Nistér, Urs Muller, Ruchi Bhargava, Stan Birchfield, Nikolai Smolyanskiy,
• Abstract要約: World Model(ワールドモデル)は、エージェントの次の状態を予測できるニューラルネットワークである。 エンド・ツー・エンドのトレーニングでは、人間のデモで観察された状態と整合してエラーから回復する方法を学ぶ。 クローズドループ試験における先行技術に有意な改善がみられた定性的,定量的な結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.87795376541144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose the use of latent space generative world models to address the covariate shift problem in autonomous driving. A world model is a neural network capable of predicting an agent's next state given past states and actions. By leveraging a world model during training, the driving policy effectively mitigates covariate shift without requiring an excessive amount of training data. During end-to-end training, our policy learns how to recover from errors by aligning with states observed in human demonstrations, so that at runtime it can recover from perturbations outside the training distribution. Additionally, we introduce a novel transformer-based perception encoder that employs multi-view cross-attention and a learned scene query. We present qualitative and quantitative results, demonstrating significant improvements upon prior state of the art in closed-loop testing in the CARLA simulator, as well as showing the ability to handle perturbations in both CARLA and NVIDIA's DRIVE Sim.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自律運転における共変量シフト問題に対処するために,潜在空間生成世界モデルを提案する。 World Model(ワールドモデル)は、エージェントの次の状態を予測できるニューラルネットワークである。 トレーニング中に世界モデルを活用することにより、運転方針は過剰なトレーニングデータを必要とすることなく、共変量シフトを効果的に緩和する。 エンド・ツー・エンドのトレーニングでは、人間のデモで観察された状態と整合してエラーから回復する方法を学び、実行時にトレーニング分布外の摂動から回復する。 さらに,マルチビューのクロスアテンションと学習シーンクエリを用いた,トランスフォーマーに基づく新しい認識エンコーダを提案する。 我々は,CARLAシミュレータにおけるクローズドループ試験における先行技術の改善と,CARLAとNVIDIAのDRIVE Simにおける摂動の処理能力を示す質的,定量的な結果を示す。

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