論文の概要: LoRD: Adapting Differentiable Driving Policies to Distribution Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09681v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 17:38:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 08:46:35.263038
• Title: LoRD: Adapting Differentiable Driving Policies to Distribution Shifts
• Title（参考訳）: LoRD: 差別化可能なドライビングポリシを分散シフトに適用する
• Authors: Christopher Diehl, Peter Karkus, Shushant Veer, Marco Pavone, Torsten Bertram,
• Abstract要約: 運用領域間の分散シフトは、自動運転車における学習モデルの性能に重大な影響を与える可能性がある。 低ランク残差復号器 (LoRD) とマルチタスクファインチューニング (Multi-task fine-tuning) である。 提案手法は, 通常の微調整に比べて最大23.33%, 閉ループOOD駆動スコア8.83%の誤差を補正する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.470846701616642
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distribution shifts between operational domains can severely affect the performance of learned models in self-driving vehicles (SDVs). While this is a well-established problem, prior work has mostly explored naive solutions such as fine-tuning, focusing on the motion prediction task. In this work, we explore novel adaptation strategies for differentiable autonomy stacks consisting of prediction, planning, and control, perform evaluation in closed-loop, and investigate the often-overlooked issue of catastrophic forgetting. Specifically, we introduce two simple yet effective techniques: a low-rank residual decoder (LoRD) and multi-task fine-tuning. Through experiments across three models conducted on two real-world autonomous driving datasets (nuPlan, exiD), we demonstrate the effectiveness of our methods and highlight a significant performance gap between open-loop and closed-loop evaluation in prior approaches. Our approach improves forgetting by up to 23.33% and the closed-loop OOD driving score by 8.83% in comparison to standard fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: 運用領域間の分散シフトは、自動運転車(SDV)における学習モデルの性能に重大な影響を与える可能性がある。 これはよく確立された問題であるが、先行研究は主に、運動予測タスクに焦点をあてた微調整などの単純解を探求してきた。 本研究では,予測,計画,制御からなる微分可能な自律スタックに対する新しい適応戦略について検討し,閉ループでの評価を行い,大惨な忘れ込みをしばしば見落としている問題について検討する。 具体的には,低ランク残差復号器 (LoRD) とマルチタスクファインチューニング (Multi-task fine-tuning) の2つの簡単な手法を紹介する。 2つの実世界の自律走行データセット(nuPlan, exiD)で実施した3つのモデルを対象とした実験を通じて,本手法の有効性を実証し,従来手法におけるオープンループとクローズループ評価の大幅な性能ギャップを明らかにする。 提案手法では, 通常の微調整に比べて最大23.33%, 閉ループOOD駆動スコア8.83%の精度向上を実現している。

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