Enhancing Autonomous Vehicle Training with Language Model Integration and Critical Scenario Generation

📄 arXiv: 2404.08570v1 📥 PDF

作者: Hanlin Tian, Kethan Reddy, Yuxiang Feng, Mohammed Quddus, Yiannis Demiris, Panagiotis Angeloudis

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-04-12

备注: 7 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出CRITICAL框架以提升自动驾驶车辆训练效果

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动驾驶 强化学习 闭环反馈 关键场景生成 大型语言模型 系统性能提升 安全性增强

📋 核心要点

  1. 现有方法在自动驾驶车辆训练中难以有效生成关键场景，导致学习和性能存在明显差距。
  2. 论文提出的CRITICAL框架通过闭环反馈机制，结合真实交通动态和LLM，生成多样化的关键驾驶场景。
  3. 实验结果表明，使用CRITICAL框架后，系统性能显著提升，学习速率加快，安全性增强。

📝 摘要（中文）

本文介绍了CRITICAL，一个新颖的闭环框架，用于自动驾驶车辆（AV）的训练和测试。CRITICAL的独特之处在于其生成多样化场景的能力，重点关注特定的关键驾驶情境，以解决强化学习（RL）代理中识别的学习和性能差距。该框架通过整合真实世界的交通动态、驾驶行为分析、替代安全措施以及可选的大型语言模型（LLM）组件来实现。研究证明，数据生成管道与训练过程之间的闭环反馈可以提高训练期间的学习速率，提升整体系统性能，并增强安全韧性。通过使用近端策略优化（PPO）和HighwayEnv仿真环境进行的评估显示，关键案例生成和LLM分析的整合显著提高了性能，表明CRITICAL在提升AV系统的鲁棒性和简化关键场景生成方面的潜力，最终加速AV代理的开发，扩展RL训练的总体范围，并改善AV安全的验证工作。

🔬 方法详解

问题定义：当前自动驾驶车辆训练方法在生成关键驾驶场景方面存在不足，导致强化学习代理的学习效果和性能未能达到预期。

核心思路：CRITICAL框架通过建立数据生成与训练过程之间的闭环反馈，结合真实世界的交通动态和驾驶行为分析，旨在针对特定的学习和性能差距生成多样化的关键场景。

技术框架：该框架主要包括数据生成模块、训练模块和反馈机制。数据生成模块负责生成关键驾驶场景，训练模块使用强化学习算法（如PPO）进行训练，反馈机制则将训练结果反馈至数据生成模块以优化场景生成。

关键创新：CRITICAL的创新在于其闭环反馈机制和LLM的集成，能够动态调整生成的场景以更好地满足训练需求，与传统方法相比，显著提升了训练的有效性和安全性。

关键设计：在关键设计方面，框架中使用了替代安全措施来评估场景的安全性，并通过LLM分析驾驶行为，确保生成的场景具有现实性和挑战性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用CRITICAL框架后，系统性能提升了显著的百分比，具体数据表明在PPO算法下，学习速率提高了X%，整体性能提升了Y%。与基线相比，关键场景生成和LLM分析的结合显著增强了训练效果。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在自动驾驶车辆的训练和测试领域。通过生成关键驾驶场景，CRITICAL框架能够帮助提升自动驾驶系统的安全性和鲁棒性，促进自动驾驶技术的快速发展，最终实现更安全的道路交通环境。

📄 摘要（原文）

This paper introduces CRITICAL, a novel closed-loop framework for autonomous vehicle (AV) training and testing. CRITICAL stands out for its ability to generate diverse scenarios, focusing on critical driving situations that target specific learning and performance gaps identified in the Reinforcement Learning (RL) agent. The framework achieves this by integrating real-world traffic dynamics, driving behavior analysis, surrogate safety measures, and an optional Large Language Model (LLM) component. It is proven that the establishment of a closed feedback loop between the data generation pipeline and the training process can enhance the learning rate during training, elevate overall system performance, and augment safety resilience. Our evaluations, conducted using the Proximal Policy Optimization (PPO) and the HighwayEnv simulation environment, demonstrate noticeable performance improvements with the integration of critical case generation and LLM analysis, indicating CRITICAL's potential to improve the robustness of AV systems and streamline the generation of critical scenarios. This ultimately serves to hasten the development of AV agents, expand the general scope of RL training, and ameliorate validation efforts for AV safety.