要約
自律走行シミュレーションシナリオにおける低知能と単純化された車両挙動モデリングという現在の課題に対処するため、本稿では推論と動作スタイルを持つ認知階層エージェント(CHARMS)を提案する。このモデルは、人間のドライバーのように他車両の行動を推論し、異なる意思決定スタイルで応答することができ、それによって運転シナリオにおける周辺車両の知能と多様性を向上させる。本論文では、Level-k行動ゲーム理論を導入することで、人間のドライバーの意思決定プロセスをモデル化し、深層強化学習を採用して多様な意思決定スタイルでモデルを訓練し、異なる推論アプローチと行動特性をシミュレートする。ポアソン認知階層理論に基づき、本論文は新しい運転シナリオ生成手法も提示する。この手法は、ポアソン分布と二項分布を用いて、シナリオ中の異なる運転スタイルの車両の割合を制御し、制御可能で多様な運転環境を生成する。実験の結果、CHARMSは自車両として優れた意思決定能力を示すだけでなく、周辺車両としてより複雑で多様な走行シナリオを生成することが実証された。CHARMSのコードはhttps://github.com/WUTAD-Wjy/CHARMS。
要約(オリジナル)
To address the current challenges of low intelligence and simplistic vehicle behavior modeling in autonomous driving simulation scenarios, this paper proposes the Cognitive Hierarchical Agent with Reasoning and Motion Styles (CHARMS). The model can reason about the behavior of other vehicles like a human driver and respond with different decision-making styles, thereby improving the intelligence and diversity of the surrounding vehicles in the driving scenario. By introducing the Level-k behavioral game theory, the paper models the decision-making process of human drivers and employs deep reinforcement learning to train the models with diverse decision styles, simulating different reasoning approaches and behavioral characteristics. Building on the Poisson cognitive hierarchy theory, this paper also presents a novel driving scenario generation method. The method controls the proportion of vehicles with different driving styles in the scenario using Poisson and binomial distributions, thus generating controllable and diverse driving environments. Experimental results demonstrate that CHARMS not only exhibits superior decision-making capabilities as ego vehicles, but also generates more complex and diverse driving scenarios as surrounding vehicles. We will release code for CHARMS at https://github.com/WUTAD-Wjy/CHARMS.
arxiv情報
著者 | Jingyi Wang,Duanfeng Chu,Zejian Deng,Liping Lu |
発行日 | 2025-04-03 10:15:19+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |