論文の概要: Ego-centric Learning of Communicative World Models for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08149v1
• Date: Mon, 09 Jun 2025 18:56:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:40.468387
• Title: Ego-centric Learning of Communicative World Models for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自動運転のためのコミュニケーション世界モデルのエゴ中心学習
• Authors: Hang Wang, Dechen Gao, Junshan Zhang,
• Abstract要約: 自律運転などの複雑な高次元環境におけるタスクに対するマルチエージェント強化学習(MARL)について検討する。 本研究では,その潜在表現とともに世界モデルに具現化された生成AIを利用することで,CALL,下線コミュニクアンダーライン型Worunderlineld Modeunderlinelを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.66608520780982
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study multi-agent reinforcement learning (MARL) for tasks in complex high-dimensional environments, such as autonomous driving. MARL is known to suffer from the \textit{partial observability} and \textit{non-stationarity} issues. To tackle these challenges, information sharing is often employed, which however faces major hurdles in practice, including overwhelming communication overhead and scalability concerns. By making use of generative AI embodied in world model together with its latent representation, we develop {\it CALL}, \underline{C}ommunic\underline{a}tive Wor\underline{l}d Mode\underline{l}, for MARL, where 1) each agent first learns its world model that encodes its state and intention into low-dimensional latent representation with smaller memory footprint, which can be shared with other agents of interest via lightweight communication; and 2) each agent carries out ego-centric learning while exploiting lightweight information sharing to enrich her world model, and then exploits its generalization capacity to improve prediction for better planning. We characterize the gain on the prediction accuracy from the information sharing and its impact on performance gap. Extensive experiments are carried out on the challenging local trajectory planning tasks in the CARLA platform to demonstrate the performance gains of using \textit{CALL}.
• Abstract（参考訳）: 自律運転のような複雑な高次元環境におけるタスクに対するマルチエージェント強化学習(MARL)について検討する。 MARL は \textit{partial observability} と \textit{non-stationarity} の問題に悩まされていることが知られている。 これらの課題に対処するためには、情報共有がよく使われるが、通信オーバーヘッドやスケーラビリティの問題など、実際には大きなハードルに直面している。 MARLでは、その潜在表現とともに世界モデルに具現化される生成AIを利用することで、生成AIをMARL向けに開発する。 1) 各エージェントは、まず、その状態と意図を、より少ないメモリフットプリントで低次元の潜在表現にエンコードする世界モデルを学ぶ。 2)各エージェントは,エゴ中心の学習を行い,軽量な情報共有を活用して世界モデルを充実させ,その一般化能力を活用してより良い計画を立てる。 情報共有による予測精度の向上とその性能ギャップへの影響を特徴付ける。 CARLAプラットフォームにおける局所軌道計画タスクにおいて, textit{CALL}の使用による性能向上を示すため, 大規模な実験を行った。

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