Mar, 2024

多智能体自动驾驶的基于场景的课程生成

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TL;DR自动化生成多样且复杂的训练场景对于许多复杂的学习任务至关重要，本论文介绍了 MAT-Gym，这是一个用于 CARLA 高保真驾驶模拟器的多智能体交通场景训练框架，通过使用部分场景描述来生成具有不同数量智能体的交通场景，并演示了如何将其与无监督环境设计技术相结合以自动化生成自适应的自动课程。
automated generationtraining scenariosauto-curriculum generationmats-gymmulti-agent traffic scenario framework
发现论文，激发创造
  • 深度强化学习对恶劣车库场景生成的研究

    自主车辆需要行驶超过 110 亿英里以确保其安全性。因此，在进行真实世界测试之前进行模拟测试的重要性是不言而喻的。近年来，以 Carla 和 CarSim 为代表的自主驾驶三维模拟器的发布，标志着自主驾驶模拟测试环境从简单的 2D 俯视图过渡到复杂的三维模型。本论文提出了一个基于深度强化学习的自动生成程序的框架，该框架可以生成不同的二维地面脚本代码，用于构建三维模型文件和地图模型文件。生成的三维地面场景在 Carla 模拟器中显示，实验者可以使用该场景进行导航算法模拟测试。

    Jul, 2024

  • 情景扩散：可控驾驶情景生成与扩散

    自动驾驶车辆的安全验证方面，合成交通场景的自动创建是关键部分。本文提出了一种新颖的基于扩散的场景生成架构 ——Scenario Diffusion，可实现可控的场景生成。我们结合了潜在扩散、目标检测和轨迹回归，同时生成合成代理人的姿势、方向和轨迹的分布。为了对生成的场景进行额外控制，此分布以描述所需场景的地图和令牌组为条件。我们证明我们的方法具有足够的表达能力，能够建模多样的交通模式，并且适用于不同的地理区域。

    Nov, 2023

  • 学会碰撞：一种自适应的安全关键场景生成方法

    本文提出了一种基于自动生成的安全关键场景进行自动驾驶算法测试的基于生成模型的架构，并进行了针对几个不同场景的实验以证明其效率优于网格搜索或人工设计方法，并且适应性强。

    Mar, 2020

  • 自动驾驶车辆安全测试场景的生成和特征描述

    使用现代化驾驶模拟器，提出检测和生成测试方案的有效机制，通过量化方案复杂度的度量标准来定义基于避免事故的复杂度度量标准，并对未来的自动驾驶车辆进行改进提供了洞见。

    Mar, 2021

  • 利用生成式 AI 模拟自主驾驶在车辆混合现实元宇宙中的应用

    本研究提出一种自动驾驶架构，利用生成式人工智能在模拟中合成无限的特定条件交通和驾驶数据以提高驾驶安全性和交通效率，并通过多任务增强式拍卖机制为道路侧单元提供精细的资源激励。

    Feb, 2023

  • 通过零样本课程将合成的离线策略经验嵌入到自动驾驶中

    本研究提出了一种新的驾驶场景难度预测方法，通过仅使用部分数据对自动驾驶代理进行训练，可以在保证性能的同时，显著降低碰撞率和提高路线准确性。

    Dec, 2022

  • TrafficSim：学习模拟真实多智体行为

    利用 TrafficSim 模拟真实的自动驾驶系统中的多智能体交通模型，以更多样化的人类演示数据为基础，生成人类社交一致的行驶计划，生成更真实、更多样化的交通场景，可作为训练更好的运动规划员的有效数据增强。

    Jan, 2021

  • ChatScene：用于自动驾驶车辆的基于知识的安全关键场景生成

    ChatScene 使用大型语言模型通过文本指令生成安全关键场景，将其转化为特定代码以实现车辆预测和控制，并验证了其在提高自动驾驶车辆安全性方面的有效性。

    May, 2024

  • RealGen：基于检索增强生成的可控交通场景

    通过检索基增强的情境学习框架 RealGen，在交通场景生成领域中实现的灵活性和可控性，为生成自动驾驶车辆训练和评估的复杂行为启发了新的方向。

    Dec, 2023

  • 通过设置器 - 求解器交互自动生成课程

    研究探讨了如何在动态的环境下使用自动生成的任务大纲来改善智能体的效果，介绍了使用目标的有效性、可行性和覆盖面的考虑来构建有用的任务大纲的新技术，并在 2D 和 3D 环境中展示了成功应用。

    Sep, 2019