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EvaDrive : Optimisation évolutive des politiques conflictuelles pour la conduite autonome de bout en bout
Created by
Haebom
Auteur
Siwen Jiao, Kangan Qian, Hao Ye, Yang Zhong, Ziang Luo, Sicong Jiang, Zilin Huang, Yangyi Fang, Jinyu Miao, Zheng Fu, Yunlong Wang, Kun Jiang, Diange Yang, Rui Fan, Baoyun Peng
Contour
EvaDrive est un nouveau framework d'apprentissage par renforcement multi-objectifs permettant une prise de décision itérative, de type humain, en conduite autonome. Pour surmonter les limites des frameworks de génération-évaluation existants, il établit une co-évolution en boucle fermée entre la génération et l'évaluation de trajectoires par optimisation antagoniste. Un générateur hiérarchique combine modélisation autorégressive des intentions et raffinement par diffusion pour proposer des trajectoires candidates, tandis qu'un évaluateur multi-objectifs entraînable préserve explicitement diverses structures de préférences sans les réduire à un seul scalaire. Guidée par un mécanisme de sélection par frontière de Pareto, cette interaction antagoniste permet un raffinement itératif à plusieurs tours, préservant la diversité des trajectoires tout en évitant les optima locaux. Il atteint des performances de pointe sur les benchmarks NAVSIM et Bench2Drive.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Résolution du problème de biais de scalarisation causé par les récompenses scalaires dans les méthodes d'apprentissage par renforcement existantes.
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Maintenir explicitement des structures de préférences diverses grâce à des évaluateurs multi-objectifs.
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Mise en œuvre de la coévolution en boucle fermée de la génération et de l'évaluation de trajectoires via l'optimisation contradictoire.
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Générer différents styles de conduite (pondérés dynamiquement sans données de préférence externes).
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Atteindre les performances SOTA sur les benchmarks NAVSIM et Bench2Drive.
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Limitations:
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L'article ne mentionne pas explicitement le Limitations spécifique. Des recherches supplémentaires devraient aborder les problèmes potentiels, tels que les coûts de calcul et la dégradation des performances de généralisation, qui pourraient survenir lors de la mise en œuvre et de l'application réelles.
