論文の概要: CRASH: Challenging Reinforcement-Learning Based Adversarial Scenarios For Safety Hardening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16996v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 00:00:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:30:50.083336
• Title: CRASH: Challenging Reinforcement-Learning Based Adversarial Scenarios For Safety Hardening
• Title（参考訳）: CRASH: 安全硬化のための強化学習型逆境シナリオ
• Authors: Amar Kulkarni, Shangtong Zhang, Madhur Behl,
• Abstract要約: 本稿では, CRASH - Challenging Reinforcement-learning based Adversarial scenarios for Safety Hardeningを紹介する。 第1のCRASHは、Ego車両との衝突を自動的に誘導するために、AVシミュレータ内のNon Player Character(NPC)エージェントを制御することができる。 我々はまた、敵エージェントに対する改善シナリオをシミュレートすることで、運動プランナーを反復的に洗練する安全硬化という新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.305837225117607
• License:
• Abstract: Ensuring the safety of autonomous vehicles (AVs) requires identifying rare but critical failure cases that on-road testing alone cannot discover. High-fidelity simulations provide a scalable alternative, but automatically generating realistic and diverse traffic scenarios that can effectively stress test AV motion planners remains a key challenge. This paper introduces CRASH - Challenging Reinforcement-learning based Adversarial scenarios for Safety Hardening - an adversarial deep reinforcement learning framework to address this issue. First CRASH can control adversarial Non Player Character (NPC) agents in an AV simulator to automatically induce collisions with the Ego vehicle, falsifying its motion planner. We also propose a novel approach, that we term safety hardening, which iteratively refines the motion planner by simulating improvement scenarios against adversarial agents, leveraging the failure cases to strengthen the AV stack. CRASH is evaluated on a simplified two-lane highway scenario, demonstrating its ability to falsify both rule-based and learning-based planners with collision rates exceeding 90%. Additionally, safety hardening reduces the Ego vehicle's collision rate by 26%. While preliminary, these results highlight RL-based safety hardening as a promising approach for scenario-driven simulation testing for autonomous vehicles.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車(AV)の安全性を確保するには、オンロードテストだけでは発見できない稀だが重要な障害ケースを特定する必要がある。 高忠実度シミュレーションはスケーラブルな代替手段を提供するが、現実的で多様な交通シナリオを自動生成し、AVモーションプランナを効果的にストレスすることが可能になる。 本稿では,CRASH(Challenging Reinforcement-learning based Adversarial scenarios for Safety Hardening)を紹介する。 第1のCRASHは、Ego車両との衝突を自動的に誘発し、その動作プランナを偽装するために、AVシミュレータ内の敵非プレイヤーキャラクタ(NPC)エージェントを制御することができる。 また,AVスタックの強化に失敗事例を活用することで,敵エージェントに対する改善シナリオをシミュレートすることで,運動プランナを反復的に洗練する安全硬化という新しい手法を提案する。 CRASHは簡易な2車線高速道路のシナリオで評価され、ルールベースと学習ベースのプランナーの両方を90%以上の衝突率でファルシファイリングする能力を示している。 さらに、安全強化により、エゴ車の衝突速度は26%減少する。 これらの結果は、自動運転車のシナリオ駆動シミュレーションテストにおいて、RLベースの安全性強化が有望なアプローチであることを示している。

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