論文の概要: Adversarial Agent Behavior Learning in Autonomous Driving Using Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15207v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 03:38:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.166988
• Title: Adversarial Agent Behavior Learning in Autonomous Driving Using Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深部強化学習を用いた自律運転における対立エージェント行動学習
• Authors: Arjun Srinivasan, Anubhav Paras, Aniket Bera,
• Abstract要約: 自律運転のような安全クリティカルな応用においては、ルールベースのエージェントが適切にモデル化されることが重要である。 本稿では,ルールベースエージェントが障害シナリオを発生させる際の逆挙動を導出する学習ベース手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.988256679803065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing approaches in reinforcement learning train an agent to learn desired optimal behavior in an environment with rule based surrounding agents. In safety critical applications such as autonomous driving it is crucial that the rule based agents are modelled properly. Several behavior modelling strategies and IDM models are used currently to model the surrounding agents. We present a learning based method to derive the adversarial behavior for the rule based agents to cause failure scenarios. We evaluate our adversarial agent against all the rule based agents and show the decrease in cumulative reward.
• Abstract（参考訳）: 強化学習における既存のアプローチは、エージェントにルールに基づく環境における望ましい最適な行動を学ぶよう訓練する。 自律運転のような安全クリティカルな応用においては、ルールベースのエージェントが適切にモデル化されることが重要である。 いくつかの行動モデリング戦略とIMMモデルは、現在、周辺エージェントをモデル化するために使われている。 本稿では,ルールベースエージェントが障害シナリオを発生させる際の逆挙動を導出する学習ベース手法を提案する。 我々は,ルールベースエージェントに対する敵エージェントの評価を行い,累積報酬の減少を示す。

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