論文の概要: Ethics-Aware Safe Reinforcement Learning for Rare-Event Risk Control in Interactive Urban Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14926v3
• Date: Fri, 07 Nov 2025 17:50:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-10 18:58:55.543724
• Title: Ethics-Aware Safe Reinforcement Learning for Rare-Event Risk Control in Interactive Urban Driving
• Title（参考訳）: 対話型都市運転における希少事象リスク制御のための倫理的安全強化学習
• Authors: Dianzhao Li, Ostap Okhrin,
• Abstract要約: 倫理に配慮したコスト信号で標準駆動目標を増強する階層型セーフ強化学習フレームワークを提案する。 衝突確率と有害度を組み合わせた複合的倫理的リスクコストを用いて安全なRLエージェントを訓練し、高レベルな運動目標を生成する。 動的でリスクに敏感な優先順位付けエクスペリエンスメカニズムは、まれだがクリティカルでリスクの高いイベントからの学習を増幅する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous vehicles hold great promise for reducing traffic fatalities and improving transportation efficiency, yet their widespread adoption hinges on embedding credible and transparent ethical reasoning into routine and emergency maneuvers, particularly to protect vulnerable road users (VRUs) such as pedestrians and cyclists. Here, we present a hierarchical Safe Reinforcement Learning (Safe RL) framework that augments standard driving objectives with ethics-aware cost signals. At the decision level, a Safe RL agent is trained using a composite ethical risk cost, combining collision probability and harm severity, to generate high-level motion targets. A dynamic, risk-sensitive Prioritized Experience Replay mechanism amplifies learning from rare but critical, high-risk events. At the execution level, polynomial path planning coupled with Proportional-Integral-Derivative (PID) and Stanley controllers translates these targets into smooth, feasible trajectories, ensuring both accuracy and comfort. We train and validate our approach on closed-loop simulation environments derived from large-scale, real-world traffic datasets encompassing diverse vehicles, cyclists, and pedestrians, and demonstrate that it outperforms baseline methods in reducing risk to others while maintaining ego performance and comfort. This work provides a reproducible benchmark for Safe RL with explicitly ethics-aware objectives in human-mixed traffic scenarios. Our results highlight the potential of combining formal control theory and data-driven learning to advance ethically accountable autonomy that explicitly protects those most at risk in urban traffic environments. Across two interactive benchmarks and five random seeds, our policy decreases conflict frequency by 25-45% compared to matched task successes while maintaining comfort metrics within 5%.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車は交通事故を減らし、交通効率を向上させるという大きな約束を持っているが、その普及は、信頼性と透明な倫理的推論を、特に歩行者やサイクリストのような脆弱な道路利用者(VRU)を保護するために、日常的および緊急行動に組み込むことに繋がる。 ここでは、倫理に配慮したコスト信号で標準駆動目標を増強する階層型セーフ強化学習(Safe RL)フレームワークを提案する。 決定レベルでは、衝突確率と有害度を組み合わせた複合的倫理的リスクコストを用いてセーフRLエージェントを訓練し、高レベルな運動目標を生成する。 動的でリスクに敏感な優先順位付けされた体験再生メカニズムは、まれだがクリティカルでリスクの高いイベントからの学習を増幅する。 実行レベルでは、PID(Proportional-Integral-Derivative)とStanleyコントローラを組み合わせた多項式パスプランニングが、これらのターゲットをスムーズで実現可能な軌道に変換し、正確性と快適性を確保する。 我々は、多様な車両、サイクリスト、歩行者を含む大規模で現実世界の交通データセットから得られたクローズドループシミュレーション環境に対するアプローチを訓練し、検証し、エゴ性能と快適性を維持しつつ、他の人へのリスクを減らすための基準手法よりも優れていることを示した。 この研究はSafe RLの再現可能なベンチマークを提供し、人間と混在する交通シナリオにおける倫理的な目的を明確に認識する。 本研究は, 都市交通環境におけるリスクの高い人を守るために, 形式制御理論とデータ駆動学習を組み合わせることにより, 倫理的に説明可能な自律性を向上する可能性を強調した。 2つのインタラクティブなベンチマークと5つのランダムシードで、我々のポリシーは、一致したタスクの成功と比較して競合頻度を25～45%減少させ、快適なメトリクスを5%以下に維持する。

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