To ensure user acceptance of autonomous vehicles (AVs), control systems are being developed to mimic human drivers from demonstrations of desired driving behaviors. Imitation learning (IL) algorithms serve this purpose, but struggle to provide safety guarantees on the resulting closed-loop system trajectories. On the other hand, Model Predictive Control (MPC) can handle nonlinear systems with safety constraints, but realizing human-like driving with it requires extensive domain knowledge. This work suggests the use of a seamless combination of the two techniques to learn safe AV controllers from demonstrations of desired driving behaviors, by using MPC as a differentiable control layer within a hierarchical IL policy. With this strategy, IL is performed in closed-loop and end-to-end, through parameters in the MPC cost, model or constraints. Experimental results of this methodology are analyzed for the design of a lane keeping control system, learned via behavioral cloning from observations (BCO), given human demonstrations on a fixed-base driving simulator.


翻译:为确保用户接受自控车辆,正在开发控制系统,以模仿从需要的驾驶行为演示中产生的人驾驶员。模拟学习(IL)算法为这一目的服务,但努力为由此产生的闭路系统轨迹提供安全保障。另一方面,模型预测控制(MPC)可以处理安全受限的非线性系统,但实现人性化驾驶需要广泛的域知识。这项工作表明,使用两种技术的无缝结合,通过使用MPC作为等级的IL政策中可区分的控制层来学习安全AV控制器,采用这一战略,通过MPC成本、模型或限制参数,在闭路和端端进行IL。对这种方法的实验结果进行了分析,以便设计车道控制系统,从观察(BCO)中从行为性克隆中学习。由于人类在固定驾驶模拟器上进行演示,因此从观察(BCO)中学会了行为性克隆方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
31+阅读 · 2021年6月12日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年8月15日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员