Generierung von Szenario-basierten Lehrplänen für autonomes Fahren mit mehreren Agenten

Khái niệm cốt lõi

Die automatisierte Generierung vielfältiger und komplexer Trainingsszenarios ist ein wichtiger Bestandteil für viele komplexe Lernaufgaben, insbesondere im Bereich des autonomen Fahrens. MATS-Gym ist ein Multi-Agenten-Trainingssystem, das die Erstellung von Verkehrsszenarien mit variablen Agenten in der CARLA-Simulationsumgebung ermöglicht und mit Techniken des unüberwachten Umgebungsdesigns kombiniert, um adaptive Lehrpläne zu automatisieren.

Tóm tắt

Der Artikel stellt MATS-Gym, ein Multi-Agenten-Trainingssystem für autonomes Fahren, vor. MATS-Gym basiert auf der CARLA-Simulationsumgebung und ermöglicht die Erstellung vielfältiger Verkehrsszenarien mit variablen Anzahlen und Verhaltensweisen von Agenten.

Das System vereint verschiedene Ansätze zur Szenariobeschreibung, wie Scenic und OpenSCENARIO, in einem einheitlichen Trainingsframework. Darüber hinaus demonstriert der Artikel, wie MATS-Gym mit Techniken des unüberwachten Umgebungsdesigns kombiniert werden kann, um adaptive Lehrpläne zu generieren.

Die Experimente zeigen, wie die Wahl des Aktionsraums die Lernleistung in Multiagentensystemen beeinflusst. Außerdem wird die Effektivität des vorgestellten Dual-Curriculum-Design-Ansatzes zur Anpassung der Szenariogenerierung an die Fähigkeiten des Agenten nachgewiesen.

Insgesamt stellt MATS-Gym eine leistungsfähige Plattform dar, um Forschung im Bereich des autonomen Fahrens mit Multiagentensystemen voranzubringen und neue Ansätze zum automatischen Curriculum-Design zu untersuchen.

Thống kê

Die automatisierte Generierung vielfältiger und komplexer Trainingsszenarios wird als wichtiger Bestandteil für viele komplexe Lernaufgaben, insbesondere im Bereich des autonomen Fahrens, angesehen.
Für jeden Kilometer, den autonome Fahrsysteme auf realen Straßen zurücklegen, durchlaufen sie in der Simulation mehrere Größenordnungen mehr.
Der Zugang zu hochgetreuen Simulationsumgebungen spielt daher eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung des autonomen Fahrens.

Trích dẫn

"Die automatisierte Generierung vielfältiger und komplexer Trainingsszenarios hat sich als wichtiger Bestandteil in vielen komplexen Lernaufgaben erwiesen. Insbesondere in Anwendungsdomänen der realen Welt, wie dem autonomen Fahren, wird die automatische Curriculum-Generierung als entscheidend angesehen, um robuste und allgemeine Strategien zu erhalten."
"Trotz dieser Fortschritte bleibt das Erstellen vielfältiger und lebensechter Verkehrsszenarien, die eine variable Anzahl von Agenten einbeziehen, eine mühsame und zeitaufwendige Aufgabe."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Scenario-Based Curriculum Generation for Multi-Agent Autonomous Driving

by Axel Brunnba... lúc arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17805.pdf

Yêu cầu sâu hơn

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Die Übertragung der in der Simulation gewonnenen Erkenntnisse auf den realen Straßenverkehr birgt mehrere Herausforderungen. Eine zentrale Schwierigkeit besteht darin, dass Simulationen oft idealisierte Umgebungen darstellen, die nicht alle realen Variablen und Unsicherheiten des Straßenverkehrs abbilden können. Dies kann zu Fehlern führen, wenn die in der Simulation trainierten Modelle auf reale Szenarien angewendet werden. Zudem können unvorhergesehene Ereignisse im realen Verkehr auftreten, die in der Simulation nicht berücksichtigt wurden, was die Leistung der trainierten Modelle beeinträchtigen kann. Eine weitere Herausforderung besteht in der Generalisierungsfähigkeit der trainierten Modelle, da sie möglicherweise nicht in der Lage sind, mit allen möglichen Verkehrssituationen umzugehen, die im realen Straßenverkehr auftreten können.

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