自動運転車に対する敵対的強化学習を用いた失敗ケース生成手法

抄録

自動運転車は、周囲車や歩行者などが複雑に干渉し合う状況下で適切に振る舞わなければならない。そのため、開発フェーズにおいて失敗ケースを極力洗い出す必要がある。本稿では、敵対的マルチエージェント強化学習を用いて、有用かつ多様な失敗ケースを生成するための手法について述べる。