論文の概要: Dream to Drive with Predictive Individual World Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16733v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 06:18:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:41:59.147594
• Title: Dream to Drive with Predictive Individual World Model
• Title（参考訳）: 予測的世界モデルで運転する夢
• Authors: Yinfeng Gao, Qichao Zhang, Da-wei Ding, Dongbin Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,自律運転のための予測的個別世界モデル(PIWM)を用いたモデルベース強化学習(MBRL)手法を提案する。 PIWMは、運転環境を個人レベルで記述し、車両の対話的関係と意図を捉える。 PIWMの想像力で訓練され、意図を意識した潜伏状態を活用する都市運転シーンで効果的にナビゲートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.05377034777257
• License:
• Abstract: It is still a challenging topic to make reactive driving behaviors in complex urban environments as road users' intentions are unknown. Model-based reinforcement learning (MBRL) offers great potential to learn a reactive policy by constructing a world model that can provide informative states and imagination training. However, a critical limitation in relevant research lies in the scene-level reconstruction representation learning, which may overlook key interactive vehicles and hardly model the interactive features among vehicles and their long-term intentions. Therefore, this paper presents a novel MBRL method with a predictive individual world model (PIWM) for autonomous driving. PIWM describes the driving environment from an individual-level perspective and captures vehicles' interactive relations and their intentions via trajectory prediction task. Meanwhile, a behavior policy is learned jointly with PIWM. It is trained in PIWM's imagination and effectively navigates in the urban driving scenes leveraging intention-aware latent states. The proposed method is trained and evaluated on simulation environments built upon real-world challenging interactive scenarios. Compared with popular model-free and state-of-the-art model-based reinforcement learning methods, experimental results show that the proposed method achieves the best performance in terms of safety and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 道路利用者の意図が分かっていないため、複雑な都市環境において、リアクティブな運転行動を行うことは依然として難しいトピックである。 モデルベース強化学習(MBRL)は、情報的状態と想像力トレーニングを提供する世界モデルを構築することにより、リアクティブなポリシーを学ぶ大きな可能性を提供する。 しかし、関連する研究における重要な制限は、シーンレベルの再構築表現学習であり、重要な対話型車両を見落とし、車両間の対話的特徴とその長期的な意図をモデル化することができない。 そこで本研究では,自律運転のための予測的個別世界モデル(PIWM)を用いた新しいMBRL手法を提案する。 PIWMは、個人レベルでの運転環境を記述し、軌道予測タスクを通じて車両の対話的関係と意図をキャプチャする。 一方、行動方針はPIWMと共同で学習される。 PIWMの想像力で訓練され、意図を意識した潜伏状態を活用する都市運転シーンで効果的にナビゲートする。 提案手法は,現実の対話的シナリオに基づいて構築されたシミュレーション環境上での学習と評価を行う。 モデルフリーおよび最先端のモデルベース強化学習法と比較して,提案手法が安全性と効率の面で最高の性能を発揮することを示す実験結果が得られた。

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