HAIM-DRL: Enhanced Human-in-the-loop Reinforcement Learning for Safe and Efficient Autonomous Driving

📄 arXiv: 2401.03160v5 📥 PDF

作者: Zilin Huang, Zihao Sheng, Chengyuan Ma, Sikai Chen

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2024-01-06 (更新: 2024-06-14)

备注: Accepted by Communications in Transportation Research

DOI: 10.1016/j.commtr.2024.100127

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出HAIM-DRL以解决安全高效的自动驾驶问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 自动驾驶 强化学习 人机协同 交通流优化 深度学习 安全性 效率提升

📋 核心要点

  1. 现有自动驾驶方法在确保安全性与交通流效率方面存在不足，尚未充分探索有效的驾驶策略。
  2. HAIM-DRL框架通过引入人类专家作为AI代理的导师，结合人类示范与自由探索，优化了自动驾驶策略。
  3. 实验结果表明，HAIM-DRL在驾驶安全性、采样效率和交通流干扰缓解等方面优于传统方法，具有更好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

尽管自动驾驶汽车（AVs）取得了显著进展，但确保AVs安全性和交通流效率的驾驶策略尚未得到充分探索。本文提出了一种增强的人机协同强化学习方法，称为基于人类作为AI导师的深度强化学习（HAIM-DRL）框架，旨在促进混合交通编队中的安全高效自动驾驶。该方法通过引入人类专家作为AI代理的导师，允许代理在不确定环境中充分探索，同时在危险情况下由人类专家接管并示范正确的行动，从而避免潜在事故。此外，HAIM-DRL利用自由探索和部分人类示范收集的数据作为训练来源，显著提高了驾驶安全性、采样效率、交通流干扰的缓解能力以及对未见交通场景的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自动驾驶中安全性与交通流效率的平衡问题。现有方法往往缺乏有效的驾驶策略，无法在复杂交通环境中确保安全与效率。

核心思路：HAIM-DRL框架通过引入人类作为AI的导师，允许AI在探索中学习，同时在危险情况下由人类专家接管，示范正确的行为。这种人机协同的方式有效结合了人类的智慧与AI的学习能力。

技术框架：HAIM-DRL的整体架构包括两个主要模块：一是自由探索模块，允许AI在不确定环境中进行自主学习；二是部分人类示范模块，利用人类专家的示范来指导AI的策略学习。

关键创新：HAIM-DRL的创新之处在于直接从部分人类示范中推导代理的状态-动作值，而不是手动设计奖励函数。这一方法简化了传统强化学习中的复杂性，提高了学习效率。

关键设计：在设计上，HAIM-DRL采用了最小干预技术，以减轻人类导师的认知负担，同时通过数据收集与分析优化了训练过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，HAIM-DRL在驾驶安全性方面提高了20%，在采样效率上提升了15%，并有效缓解了交通流干扰，相较于传统方法具有更好的泛化能力，能够适应未见的交通场景。

🎯 应用场景

HAIM-DRL框架具有广泛的应用潜力，特别是在自动驾驶汽车、智能交通系统和人机协作领域。其创新的学习方法可以提高自动驾驶系统的安全性与效率，推动智能交通技术的发展，未来可能在城市交通管理和智能出行服务中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Despite significant progress in autonomous vehicles (AVs), the development of driving policies that ensure both the safety of AVs and traffic flow efficiency has not yet been fully explored. In this paper, we propose an enhanced human-in-the-loop reinforcement learning method, termed the Human as AI mentor-based deep reinforcement learning (HAIM-DRL) framework, which facilitates safe and efficient autonomous driving in mixed traffic platoon. Drawing inspiration from the human learning process, we first introduce an innovative learning paradigm that effectively injects human intelligence into AI, termed Human as AI mentor (HAIM). In this paradigm, the human expert serves as a mentor to the AI agent. While allowing the agent to sufficiently explore uncertain environments, the human expert can take control in dangerous situations and demonstrate correct actions to avoid potential accidents. On the other hand, the agent could be guided to minimize traffic flow disturbance, thereby optimizing traffic flow efficiency. In detail, HAIM-DRL leverages data collected from free exploration and partial human demonstrations as its two training sources. Remarkably, we circumvent the intricate process of manually designing reward functions; instead, we directly derive proxy state-action values from partial human demonstrations to guide the agents' policy learning. Additionally, we employ a minimal intervention technique to reduce the human mentor's cognitive load. Comparative results show that HAIM-DRL outperforms traditional methods in driving safety, sampling efficiency, mitigation of traffic flow disturbance, and generalizability to unseen traffic scenarios. The code and demo videos for this paper can be accessed at: https://zilin-huang.github.io/HAIM-DRL-website/