Efficient and Generalized end-to-end Autonomous Driving System with Latent Deep Reinforcement Learning and Demonstrations

📄 arXiv: 2401.11792v8 📥 PDF

作者: Zuojin Tang, Xiaoyu Chen, Yongqiang Li, Jianyu Chen

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-01-22 (更新: 2025-09-10)

备注: Accepted by ECML PKDD 2025 (Research Track)

💡 一句话要点

提出高效通用的自主驾驶系统以解决样本复杂性与安全性问题

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

关键词: 自主驾驶 强化学习 模仿学习 安全性 泛化能力 变分推断 归一化流 专家演示

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习和模仿学习方法在样本复杂性、安全性和泛化能力方面存在显著不足，限制了智能驾驶系统的应用。
  2. 本文提出的EGADS系统通过结合变分推断和归一化流，有效捕捉历史信息，降低样本复杂性，并通过专家演示提升安全性和泛化能力。
  3. 实验结果显示，EGADS在复杂城市场景中相比于现有方法显著降低了样本复杂性，提高了安全性能，展现出强大的泛化能力。

📝 摘要（中文）

智能驾驶系统应根据当前环境和车辆状态动态制定合适的驾驶策略，同时确保系统的安全性和可靠性。然而，基于强化学习和模仿学习的方法往往面临样本复杂性高、泛化能力差和安全性低等问题。为了解决这些挑战，本文提出了一种高效通用的端到端自主驾驶系统（EGADS），适用于复杂多变的场景。EGADS中的强化学习代理结合了变分推断与归一化流，这种组合能够有效捕捉与驾驶相关的历史信息，从而显著降低样本复杂性。此外，通过制定稳健的安全约束和将强化学习与专家演示相结合，我们增强了安全性，提高了泛化能力和性能。实验结果表明，与现有方法相比，EGADS显著降低了样本复杂性，极大提高了安全性能，并在复杂城市场景中展现出强大的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有自主驾驶系统在样本复杂性、安全性和泛化能力方面的不足。现有方法往往需要大量样本进行训练，且在复杂环境中表现不佳，安全性也难以保证。

核心思路：EGADS通过结合变分推断与归一化流，能够在潜在空间中有效捕捉与驾驶相关的历史信息，从而降低样本复杂性。同时，系统通过引入专家演示来增强安全性和泛化能力。

技术框架：EGADS的整体架构包括数据采集模块、强化学习代理、变分推断与归一化流模块、安全约束模块和专家演示模块。数据采集模块负责收集驾驶数据，强化学习代理则根据环境状态进行决策。

关键创新：EGADS的主要创新在于将变分推断与归一化流结合，突破了传统方法对分布假设的依赖，使得系统在复杂场景中能够更好地捕捉历史信息。此外，通过专家演示的引入，提升了系统的安全性和泛化能力。

关键设计：在设计中，系统采用了稳健的安全约束，确保在决策过程中始终遵循安全原则。同时，网络结构设计上，强化学习代理与专家演示模块的结合使得系统能够在多样化的环境中进行有效学习。损失函数的设计也考虑了安全性与性能的平衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EGADS在复杂城市场景中的样本复杂性显著降低，安全性能提高了X%，泛化能力也得到了显著增强。与现有方法相比，EGADS在多个指标上均表现出优越性，尤其是在处理复杂环境时的表现。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括城市自动驾驶、智能交通系统和无人驾驶出租车等。EGADS的高效性和安全性使其在复杂环境中具有实际应用价值，能够为未来的智能交通解决方案提供支持。随着技术的不断进步，EGADS有望在更广泛的场景中得到应用，推动自主驾驶技术的发展。

📄 摘要（原文）

An intelligent driving system should dynamically formulate appropriate driving strategies based on the current environment and vehicle status while ensuring system security and reliability. However, methods based on reinforcement learning and imitation learning often suffer from high sample complexity, poor generalization, and low safety. To address these challenges, this paper introduces an efficient and generalized end-to-end autonomous driving system (EGADS) for complex and varied scenarios. The RL agent in our EGADS combines variational inference with normalizing flows, which are independent of distribution assumptions. This combination allows the agent to capture historical information relevant to driving in latent space effectively, thereby significantly reducing sample complexity. Additionally, we enhance safety by formulating robust safety constraints and improve generalization and performance by integrating RL with expert demonstrations. Experimental results demonstrate that, compared to existing methods, EGADS significantly reduces sample complexity, greatly improves safety performance, and exhibits strong generalization capabilities in complex urban scenarios. Particularly, we contributed an expert dataset collected through human expert steering wheel control, specifically using the G29 steering wheel.