Social Driving：多智能体驾驶环境中的紧急道路规则

概述

为了让自动驾驶汽车与人类司机安全共享道路，自动驾驶汽车必须遵守人类司机同意遵守的特定“道路规则”。“道路规则”包括法律要求司机遵守的规则——比如车辆在红灯时停车的要求——以及更微妙的社会规则——比如在高速公路上隐含指定的快车道。

在本文中，我们提供的经验证据表明——与其将道路规则硬编码到自动驾驶算法中——一种可扩展的替代方案可能是设计多智能体环境，在该环境中，道路规则作为解决问题的最佳解决方案出现。最大化流量。我们分析了驾驶环境中的哪些因素导致了这些道路规则的出现，并发现两个关键因素是嘈杂的感知和代理的空间密度。我[rihide]们提供了七种社交驾驶行为出现的定性和定量证据，从遵守交通信号到跟随车道，所有这些行为都来自训练代理人快速驾驶到目的地而不会发生碰撞。我们的研究结果为世界各国为安全、高效驾驶而商定的社会道路规则增加了实证支持。

安装

稳定版可通过 pip

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pip install sdriving

或者，您可以使用最新（未发布）版本安装

pip install git+https://github.com/fidler-lab/social-driving.git

地图

此处提供了预处理的nuScenes 贴图，以及该软件的标记版本。如果您在研究中使用这些地图，请考虑引用nuScenes 论文。

问题/请求

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引用

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@inproceedings{
    pal2021emergent,
    title={{E}mergent {R}oad {R}ules In {M}ulti-{A}gent {D}riving {E}nvironments},
    author={Avik Pal and Jonah Philion and Yuan-Hong Liao and Sanja Fidler},
    booktitle={International Conference on Learning Representations},
    year={2021},
    url={https://openreview.net/forum?id=d8Q1mt2Ghw},

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