Simulering är ett tilltalande alternativ för att validera säkerheten hos autonoma fordon. Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL) har nyligen visat sig lära sig representativa mänskliga förarmodeller. Dessa mänskliga förarmodeller lärdes sig genom utbildning i enkelagentiska miljöer, men de har svårt att generalisera till fleragentiska körscenarier. Vi hävdar att dessa svårigheter uppstår eftersom observationer vid utbildning och testtid provtas från olika distributioner. Denna skillnad gör sådana modeller olämpliga för simulering av körscener, där flera agenter måste interagera realistiskt över långa tidshorisonter. Vi utvidgar GAIL till att ta itu med dessa brister genom en parameterdelningsstrategi som bygger på läroplanslärande. Jämfört med single-agent GAIL politik, politik som genereras av vår PS-GAIL metod visa sig överlägsen på att interagera stabilt i en multi-agent inställning och fånga framväxande beteende mänskliga förare. * Anger lika stort bidrag.
Bhattacharyya, etc. REF, utökad Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL) för att ta itu med dessa brister och använde en Parameter Sharing metod för att garantera imitation lärande i ett multi-agent sammanhang.
Multi-Agent Imitation Learning for Driving Simulation
{'venue': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}