From Naturalistic Traffic Data to Learning-Based Driving Policy: A Sim-to-Real Study
Notice bibliographique
Résumé
Reinforcement learning (RL) is a promising way to achieve human-like autonomous driving (HAD) in complex and dynamic traffic, but faces challenges such as low sample efficiency, partial observability, and sim2real transfer. In light of this, a comprehensive solution for RL-driven HAD is established. First, an efficient training scheme called Deep Recurrent Q-learning from demonstration algorithm (DRQfD) is proposed for lane-changing decision-making to address the low sample efficiency in RL and the poor generalization capability in Imitation Learning (IL). The inherent LSTM structure potentially learns to predict future states of surrounding vehicles, helping to address the partially observable problem in autonomous driving (AD). Second, to reduce the sim2real gap, a twin high-fidelity simulator is built based on ROS-Gazebo for simulating LiDAR sensing, model training, and evaluations. Domain randomization is used to improve the robustness and generalization ability, making it easier for the model to be transferred to real-world scenarios. In addition, for the multi-objective optimization and imbalanced data issues in this scenario, a hierarchical decision-making framework is proposed to decompose the complex decision-making problem into several subtasks, making the driving policies easier to converge. To avoid the excessive dependence of the decision-making module on the output of perception module in modular systems, we train each modularized skill in an end-to-end manner. Moreover, we compare our method with a vanilla RL method to show improvement in learning efficiency. Comparisons between RL-based model and IL baseline in terms of safety, travel efficiency, and human-likeness are also given. To further validate the generalization ability of our model, we test the model on real traffic dataset. Finally, we implement the RL model on physical cars to demonstrate the performance of sim2real transfer.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».