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  • You have to account for dynamic constraints, traffic regulations and social conventions.
  • Tuning algorithm parameters that work optimally across driving conditions can be difficult.
  • When you want to start driving in a new country or city, the regulations or conventions may be different, requiring significant re-engineering.
  • The biggest challenge is perhaps interaction-aware planning, where you need to predict the behavior of other actors based on your own future actions.

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Decision-making for autonomous driving can become a complex beast!

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Chimp imitating Jane Goodall
Animals learn new behaviors by imitation[source]
Small dog being trained to ride a skateboard with a treat
Positive reinforcement is often used for training dogs[source]

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  • Garbage-in / garbage-out: Train your agents in hand-coded scenarios, and they may not be able to adapt to emergent real-world situations.
  • Resimulation is not enough: Reproducing recorded trajectories does not provide enough variation for training.
  • Need better traffic actor models: Other actors must exhibit realistic behavior, including aggression, mistakes, violations, etc.
  • Difference between simulation and real world: This makes agents trained in simulation difficult to deploy onto physical vehicles.

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Simulated traffic at intersection
Homogeneous, orderly traffic in simulation[source]
Congested real-world traffic
Diverse, chaotic actors in real world[source]

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  • Generate a comprehensive library of driving scenarios that reflect real-world diversity
  • Develop data-driven traffic models to reproduce human-like actor behavior
  • Design modular RL agents that ease the transition from simulation to real vehicles
  • Accelerate all of this using naturalistic driving data from shared mobility fleets

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Scenario modeling pipeline
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Recorded drive at intersection with oncoming car
Concrete scenario variations at an intersection with oncoming car
Concrete scenario variations generated from a single drive sequence recorded at an intersection

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Simple traffic agent at yellow light
Simple traffic agent produces canned behavior
Data-driven agent at yellow light
Data-driven agent exhibits range of human-like behaviors

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Simplified architecture showing the role of sensor-agnostic abstractions and universal action specifications in creating a flexible interface for learned policies
Simplified architecture showing how learned policies can interface with other driving modules

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