論文の概要: Dream to Drive: Model-Based Vehicle Control Using Analytic World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10012v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 08:46:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:44:43.623641
• Title: Dream to Drive: Model-Based Vehicle Control Using Analytic World Models
• Title（参考訳）: ドリーム・トゥ・ドライブ:分析世界モデルを用いたモデルベース車両制御
• Authors: Asen Nachkov, Danda Pani Paudel, Jan-Nico Zaech, Davide Scaramuzza, Luc Van Gool,
• Abstract要約: 我々は次の状態予測器、最適プランナー、最適逆状態の学習を可能にする3つの新しいタスク設定を提案する。 現在の動作に関して次のシミュレータ状態の勾配を必要とする分析ポリシ(APG)とは異なり、提案したセットアップは、現在の状態に関して次の状態の勾配に依存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.20720048255362
• License:
• Abstract: Differentiable simulators have recently shown great promise for training autonomous vehicle controllers. Being able to backpropagate through them, they can be placed into an end-to-end training loop where their known dynamics turn into useful priors for the policy to learn, removing the typical black box assumption of the environment. So far, these systems have only been used to train policies. However, this is not the end of the story in terms of what they can offer. Here, for the first time, we use them to train world models. Specifically, we present three new task setups that allow us to learn next state predictors, optimal planners, and optimal inverse states. Unlike analytic policy gradients (APG), which requires the gradient of the next simulator state with respect to the current actions, our proposed setups rely on the gradient of the next state with respect to the current state. We call this approach Analytic World Models (AWMs) and showcase its applications, including how to use it for planning in the Waymax simulator. Apart from pushing the limits of what is possible with such simulators, we offer an improved training recipe that increases performance on the large-scale Waymo Open Motion dataset by up to 12% compared to baselines at essentially no additional cost.
• Abstract（参考訳）: 差別化可能なシミュレータは、最近、自動運転車のコントローラーを訓練する大きな可能性を示している。 それらをバックプロパガンダにすることで、既知のダイナミクスが学習する上で有用な先駆者となり、環境の典型的なブラックボックスの仮定が取り除かれる、エンドツーエンドのトレーニングループに配置することができる。 これまでのところ、これらのシステムは政策の訓練にしか使われていない。 しかし、これは彼らが提供できるものの終わりではない。 ここでは、初めて、それらを世界モデルのトレーニングに使用します。 具体的には、次の状態予測器、最適プランナー、最適逆状態の学習を可能にする3つの新しいタスク設定を提案する。 現在の動作に関して次のシミュレータ状態の勾配を必要とする分析的ポリシー勾配(APG)とは異なり、提案した設定は現在の状態に関して次の状態の勾配に依存する。 我々は、このアプローチをAWM(Analytic World Models)と呼び、Waymaxシミュレータのプランニングなど、その応用例を紹介する。 このようなシミュレータでできることの限界を推し進める以外に、大規模なWaymo Open Motionデータセットのパフォーマンスを、基本的に追加コストなしでベースラインと比較して最大12%向上する、改善されたトレーニングレシピを提供しています。

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