Aprendizado por Imitação Implı́cito para Navegação de Veı́culos Autônomos

Abstract

Veículos autônomos precisam tomar decisões em situações nas quais mais de uma ação pode ser válida. Em uma interseção, por exemplo, o veículo pode seguir em frente, virar à esquerda ou à direita, dependendo do contexto. A clonagem comportamental (Behavior Cloning, BC) é uma abordagem de aprendizado por imitação em que uma rede neural aprende a reproduzir as ações de um motorista especialista a partir de exemplos. Entretanto, quando diferentes ações corretas aparecem para situações semelhantes, a BC pode produzir uma ação intermediária inadequada. Este trabalho investiga a Clonagem Comportamental Implícita (Implicit Behavior Cloning, IBC), baseada em modelos de energia, como alternativa para representar múltiplas ações plausíveis.

Os experimentos foram realizados no simulador CARLA, utilizado para treinamento e avaliação de sistemas de condução autônoma em ambientes urbanos. Foi empregada a cidade Town03, na qual foram analisadas rotas de navegação, realizada a coleta de dados e treinados agentes de BC e IBC. As observações do ambiente foram representadas por imagens em visão superior (Bird’s-Eye View, BEV), utilizadas como entrada dos modelos. Para a avaliação, foram utilizadas rotas da mesma cidade não empregadas no treinamento, permitindo analisar o comportamento dos agentes em diferentes trechos do ambiente urbano.

Os resultados mostram que os agentes treinados são capazes de conduzir o veículo em diferentes rotas da Town03. Os experimentos com BC também evidenciaram situações em que o modelo pode produzir uma ação intermediária entre alternativas possíveis, levando o veículo a sair da área trafegável. A abordagem IBC foi treinada e avaliada no mesmo ambiente, permitindo estudar seu comportamento em cenários urbanos com diferentes possibilidades de ação.

O trabalho reforça o potencial de métodos de aprendizado por imitação baseados em modelos de energia para aplicações em condução autônoma e contribui para o desenvolvimento de soluções de inteligência artificial voltadas à navegação de veículos em ambientes urbanos simulados.