Adaptives Entscheidungsverhalten für autonome Fahrzeuge: Ein lernbasierter spieltheoretischer Ansatz in interaktiven Umgebungen

Core Concepts

Das Kernkonzept dieses Artikels ist die Entwicklung einer adaptiven Verhaltenssteuerung für autonome Fahrzeuge (AV), die auf Prinzipien der nicht-kooperativen Spieltheorie basiert. Durch die Verwendung von Maximum-Entropy-Inverse-Reinforcement-Learning (IRL) zur Optimierung der Modellparameter können AVs interaktive Verhaltenswahrscheinlichkeiten in dynamischen Umgebungen lernen und erkennen.

Abstract

Der Artikel präsentiert einen Ansatz für das adaptive Entscheidungsverhalten autonomer Fahrzeuge (AVs) in interaktiven Umgebungen. Zunächst wird ein Fahrzeuginteraktionsmodell auf Basis der nicht-kooperativen Spieltheorie entwickelt, das wichtige Verkehrselemente berücksichtigt und eine multifaktorielle Belohnungsfunktion integriert. Anschließend wird ein Maximum-Entropy-IRL-Verfahren verwendet, um die Modellparameter zu optimieren, indem die Verhaltenswahrscheinlichkeiten und Merkmale der Interaktionen abgeglichen werden.

Darauf aufbauend wird eine adaptive Verhaltenssteuerungsmethode für dynamische Umgebungen vorgeschlagen. Durch die Erstellung eines Abbildungsmodells zwischen Umgebungsvariablen und Modellparametern können die Parameter online gelernt und erkannt werden, um interaktive Verhaltenswahrscheinlichkeiten der AVs auszugeben.

Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes wird anhand von Naturalistic-Driving-Datensätzen und Realtests validiert. In 188 getesteten Interaktionsszenarien beträgt die durchschnittliche Ähnlichkeit zum menschlichen Entscheidungsverhalten 81,73%, in 145 dynamischen Interaktionen 77,12%. Darüber hinaus werden in Realtests 72,73% Ähnlichkeit bei 0% Sicherheitsverletzungen erreicht. Die Ergebnisse zeigen die Effektivität des vorgeschlagenen Verfahrens, um AVs in die Lage zu versetzen, in interaktiven Umgebungen informierte und adaptive Verhaltensentscheidungen zu treffen.

Stats

Die durchschnittliche Ähnlichkeit zum menschlichen Entscheidungsverhalten beträgt 81,73% in 188 getesteten Interaktionsszenarien.
In 145 dynamischen Interaktionen beträgt die Übereinstimmung mit menschlichen Entscheidungen 77,12%.
In Realtests wird eine Ähnlichkeit von 72,73% bei 0% Sicherheitsverletzungen erreicht.

Quotes

"Durch die Erstellung eines Abbildungsmodells zwischen Umgebungsvariablen und Modellparametern können die Parameter online gelernt und erkannt werden, um interaktive Verhaltenswahrscheinlichkeiten der AVs auszugeben."
"Die Ergebnisse zeigen die Effektivität des vorgeschlagenen Verfahrens, um AVs in die Lage zu versetzen, in interaktiven Umgebungen informierte und adaptive Verhaltensentscheidungen zu treffen."

Key Insights Distilled From

Adaptive Decision-Making for Autonomous Vehicles

by Heye Huang,J... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.11467.pdf

Deeper Inquiries

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Die Herausforderungen, die sich ergeben, wenn das Modell auch Fahrzeuge mit unterschiedlichen Zielen und Präferenzen berücksichtigen muss, liegen in der Komplexität der Entscheidungsfindung. Wenn Fahrzeuge mit unterschiedlichen Zielen interagieren, kann dies zu Konflikten führen, die das Modell berücksichtigen muss. Es müssen Mechanismen entwickelt werden, um die Priorisierung von Zielen und Präferenzen zu handhaben, um eine konsistente und sichere Interaktion zu gewährleisten. Darüber hinaus müssen möglicherweise zusätzliche Parameter oder Variablen in das Modell aufgenommen werden, um die Vielfalt der Fahrzeugziele und -präferenzen angemessen zu berücksichtigen.

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