A Hybrid Driving Decision-Making System Integrating Markov Logic Networks and Connectionist AI
Notice bibliographique
Résumé
Connectionist artificial intelligence (AI) can power many critical tasks for connected and autonomous vehicles (CAVs). However, connectionist AI lacks interpretability and usually needs large amount of data for learning. A Markov logic network (MLN), which combines first-order logic (FOL) with statistical learning, learns weighted FOL formulas for inference. MLNs can incorporate domain expert knowledge in the form of FOL formulas to achieve data-efficient learning and transparent decision process. In this paper, we propose a hybrid driving decision-making system, which integrates a MLN module and a deep Q-network (DQN) for enhanced driving safety. The MLN module evaluates the safety of ranked actions from DQN to reduce potential collisions. A collective MLN (Co-MLN) learning algorithm is proposed and it enables CAVs collectively learn a global MLN model for safe state transitions, given distributed small amount of noisy data. A hybrid DQN-MLN learning algorithm is also developed for CAVs to collectively learn to drive in new driving environments. Simulations performed using a highway driving simulator show that the proposed Co-MLN algorithm is highly data-efficient and the learned hybrid driving system can effectively reduce collisions. In addition, the learned MLN module provides transparency for safety-critical driving decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».