論文の概要: BLIP-FusePPO: A Vision-Language Deep Reinforcement Learning Framework for Lane Keeping in Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22370v1
• Date: Sat, 25 Oct 2025 17:27:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.112897
• Title: BLIP-FusePPO: A Vision-Language Deep Reinforcement Learning Framework for Lane Keeping in Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: BLIP-FusePPO:自律走行車における車線維持のための視覚言語深部強化学習フレームワーク
• Authors: Seyed Ahmad Hosseini Miangoleh, Amin Jalal Aghdasian, Farzaneh Abdollahi,
• Abstract要約: 自律車線維持(LK)のためのマルチモーダル強化学習(RL)のための新しいフレームワークを提案する。 提案手法により,エージェントは周囲を認識し,理解しやすい運転ルールを学習することができる。 セマンティックアライメント、LK精度、障害物回避、速度制御を含むハイブリッド報酬関数は、学習をより効率的で一般化しやすいものにするのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose Bootstrapped Language-Image Pretraining-driven Fused State Representation in Proximal Policy Optimization (BLIP-FusePPO), a novel multimodal reinforcement learning (RL) framework for autonomous lane-keeping (LK), in which semantic embeddings generated by a vision-language model (VLM) are directly fused with geometric states, LiDAR observations, and Proportional-Integral-Derivative-based (PID) control feedback within the agent observation space. The proposed method lets the agent learn driving rules that are aware of their surroundings and easy to understand by combining high-level scene understanding from the VLM with low-level control and spatial signals. Our architecture brings together semantic, geometric, and control-aware representations to make policy learning more robust. A hybrid reward function that includes semantic alignment, LK accuracy, obstacle avoidance, and speed regulation helps learning to be more efficient and generalizable. Our method is different from the approaches that only use semantic models to shape rewards. Instead, it directly embeds semantic features into the state representation. This cuts down on expensive runtime inference and makes sure that semantic guidance is always available. The simulation results show that the proposed model is better at LK stability and adaptability than the best vision-based and multimodal RL baselines in a wide range of difficult driving situations. We make our code publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自律車線維持(LK)のための新しい多モード強化学習(RL)フレームワークであるBLIP-FusePPO (Bootstrapped Language-Image Pretraining-driven Fused State Representation in Proximal Policy Optimization)を提案する。 提案手法は,VLMからの高レベルシーン理解と低レベル制御と空間信号を組み合わせることで,周囲を認識し,理解しやすい運転ルールを学習する。 私たちのアーキテクチャは、ポリシー学習をより堅牢にするために、セマンティック、幾何学、およびコントロール対応の表現をまとめます。 セマンティックアライメント、LK精度、障害物回避、速度制御を含むハイブリッド報酬関数は、学習をより効率的で一般化しやすいものにするのに役立つ。 我々の手法は、報酬を形作るために意味モデルのみを使用するアプローチとは異なる。 代わりに、ステート表現に直接セマンティック機能を埋め込む。 これにより、高価なランタイム推論が削減され、セマンティックガイダンスが常に利用可能になる。 シミュレーションの結果,LKの安定性と適応性は,様々な困難な運転状況において,最高の視覚ベースおよびマルチモーダルRLベースラインよりも優れていることがわかった。 コードを公開しています。

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