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CHARMS: Cognitive Hierarchical Agent with Reasoning and Motion Styles

Created by
  • Haebom

저자

Jingyi Wang, Duanfeng Chu, Zejian Deng, Liping Lu

개요

본 논문은 자율 주행 시뮬레이션에서 차량 행동 모델링의 지능 저하 및 단순화 문제를 해결하기 위해, 추론 및 운전 스타일을 갖춘 인지적 계층적 에이전트(CHARMS)를 제안한다. CHARMS는 인간 운전자처럼 다른 차량의 행동을 추론하고 다양한 의사결정 스타일로 반응하여 시뮬레이션 환경 내 차량의 지능과 다양성을 향상시킨다. Level-k 행동 게임 이론을 도입하여 인간 운전자의 의사결정 과정을 모델링하고, 심층 강화 학습을 이용하여 다양한 의사결정 스타일을 갖춘 모델을 훈련하여 다양한 추론 방식과 행동 특성을 시뮬레이션한다. 또한, Poisson 인지 계층 이론을 기반으로 새로운 주행 시나리오 생성 방법을 제시하는데, 이는 Poisson 및 이항 분포를 사용하여 다양한 운전 스타일을 가진 차량의 비율을 제어하여 제어 가능하고 다양한 주행 환경을 생성한다. 실험 결과, CHARMS는 자율 주행 차량으로서 우수한 의사결정 능력을 보여줄 뿐만 아니라, 주변 차량으로서 더욱 복잡하고 다양한 주행 시나리오를 생성함을 보여준다. 소스 코드는 https://github.com/WUTAD-Wjy/CHARMS 에서 공개될 예정이다.

시사점, 한계점

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시사점:
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자율 주행 시뮬레이션의 지능 및 다양성 향상에 기여
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인간 운전자와 유사한 추론 및 의사결정 모델 제시
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다양한 운전 스타일을 갖는 제어 가능한 시나리오 생성 가능
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심층 강화 학습 기반의 효과적인 모델 학습 방법 제시
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공개 소스 코드를 통해 재현성 및 확장성 확보
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한계점:
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제안된 모델의 실제 도로 환경 적용에 대한 검증 부족
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Poisson 및 이항 분포를 이용한 시나리오 생성 방법의 한계 및 개선 여지 존재
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Level-k 행동 게임 이론의 가정에 대한 추가적인 분석 필요
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다양한 운전 스타일의 정의 및 분류에 대한 명확성 부족 가능성
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