【论文阅读】End-to-End Model-Free Reinforcement Learning for Urban Driving Using Implicit Affordances

文章名：CVPR2020: End-to-End Model-Free Reinforcement Learning for Urban Driving Using Implicit Affordances

Column: December 14, 2021 11:15 AM

Last edited time: December 31, 2021 6:46 PM

Sensor: 1 RGB

Status: Finished

Summary: RL; carla leaderboard

Type: CVPR

Year: 2020

引用量: 44

• 参考与前言 resource

  代码：https://github.com/valeoai/LearningByCheating；虽然代码是lbc的名字 但是其实是作者fork过来的，然后基于lbc基础上进行自添加删除等 hhhh （原来fork过来的是没有issue栏了 emmm）

  论文地址：CVPR 2020 open access

  视频：

  https://www.youtube.com/watch?v=hfEos9HpgBA

1. Motivation

IL DRL 对比

首先主要是指出模仿学习的缺点：因为专家的数据都是great，也就是你承认他开车开得对，没有开错的，这也就造成了一个distribution mismatch，只有好的数据；当然也有文章[1,32] 指出：那我就填开错的数据进去，但是呢 这种数据一般都是车保持在本车道/lateral control

• 我没搞懂这个lateral control是指横向控制偏失吗？

所以呢，DRL不会有distribution mismatch的问题，因为他的数据都是在提供reward signal下通过RL来学的，而这种情况下呢，不是说车开的对错，而是你车开的好坏 how good action taken

但是呢DRL也面临着一些问题：

1. 依赖于replay buffer，而这个buffer又会限制input size比较小
2. black box → 所以有些方法是先提取信息，比如得到分割图片后在传到controller，以此检验是否关注到信息点了

Contribution

根据前面的对比，引出自己的contribution：

1. 我们是第一个成功使得RL在复杂驾驶环境上用的，环路相遇和交通灯识别等

2. 引入了一种新的技术：implicit affordance 使得RL可以在 大网络下 和 大input size 使用replay remory的训练

   主要就是两个阶段，这样RL这边接收的就不是raw image，memory剩下20倍左右。→ 好像之前想的降维操作哎

   1. 用resnet18框架去输出 feature
   2. 然后 RL 接收 这个降维后的feature

3. 做了 implicit affordance 和 reward shaping 的消融实验

总的来看 contribution除了第二点，emm 其他贡献其他文章也基本有的；

第二点最好再仔细看一下method部分

不过我感觉这个introduction写的不错哎，比较全和明了去介绍并提出了贡献点二，可以借鉴一下

2. Method

• 输入是1个相机（4张连续时间的图片），加RGB是3个通道，一共下来12个通道，那应该是batch_size x 12 x 288 x 288
• 输出是方向盘转角和油门

整个框架

RL 设置

首先选的是value-based method，当然这样的设置就导致我们看的动作都是离散的，文中并没有做policy-based的对比（挖坑 后面做），借鉴开源的Rainbow-IQN Ape-X 但是去掉了dueling network

温馨链接：RL policy-based method和value-based method区别

Reward Shaping

原来这个shaping是指... reward setting

计算的方法主要是 Carla提供了waypoint的API来进行判断，当遇到路口的时候，随机选择（左、右、直走），reward主要由以下三个决定

• desired speed：reward range [0,1]

  如果在期望速度给最大1，然后线性打分当速度高了或者是低了，本文中期望速度为40km/h

  • 展开可见图片示意

    

• desired position：reward range [-1,0]

  如果刚好在道路中心的路径点给0，然后和相距距离成反比的给负reward，以下两种情况episode直接停止，并设reward为-1，本文设置\(D_{max}=2\text{m}\) 也正是中心线到路边缘的距离

  • 与中心路径点相距超过\(D_{max}\)
  • 与其他东西相撞，闯红绿灯，前无障碍物/红灯时 车辆停下来

• desired rotation

  这一个设置的是因为 作者发现只有前两个的时候，车子会在有障碍物的时候直接停下，而不是绕行，因为绕行会让他的第二个reward下降，直行的话又会使他撞上去 → 有做消融实验证明

  reward 和 optimal trajectory的angle差距值成反比

  • 但是看到这点的时候，我本来打算看看rotation的reward范围，然后发现这个作者... 是假开源，他并没有开源RL expert的代码 emmm，也没有给出RL跑的数据集 → 按道理不给代码 给数据集应该不难？代码里只有load他的model，连Dataloader都没有 emmm

  • 还有一点是在换道的时候 reward还是会偏离原路径点的angle呀，如果是optimal trajectory的角度的话，并没有定义清楚optimal trajectory是由谁给出的

    噢 是不是 他在开头嫌弃的那个carla的expert？→ 不对啊 他不会换道呀

Network

整体图

① RGB → resnet那层，在classif_state_net这层输出，把他展开成一维的长度：8192

classif_state_net = encoding.view(-1, self.size_state_RL)

② 这层有点奇怪，主要是这个框图奇怪，首先对着代码仅有的model看，输入不是什么uniform sampling 而是直接上面的image那里encoder的值，只是经过过的不是view(-1) 而是几层sampled_block → 也就是代码中没有体现②和③ → 破案了，没体现② 但是③后面的有了 在DQN model里面，直接是每个noisyLayer下的两个linear+relu搞定到output输出

只看①对应的直接下图的decoder部分：

• 下图下半部：展开一维长度8192，再经过一层Linear&relu 到1024长度

  return classif_output, state_output, dist_to_tl_output, delta_position_yaw_output

• 下图上半部：在展成一维前，输入到另一个四层的sampled_block形式 [Upsample，Conv2d，BatchNorm2d，ReLU，Conv2d，BatchNorm2d]，直接输出return out_seg

  但是这里有个问题是，实际操作代码输出的尺寸应该是24x73x128，而且代码里也是直接按照这个输入到DQN那边的rl_state_net的

喔 原来这步是decoder的输出，看这幅图：（第一幅画的什么呀 emmm）

①：经过完resnet18后还走了一层 [Conv2d，BatchNorm2d]，然后展成一维：8192

• decoder：在①展成一维前，输入到另一个四层的sampled_block形式 [Upsample，Conv2d，BatchNorm2d，ReLU，Conv2d，BatchNorm2d]，然后输出是out_seg

  # Segmentation branch
  upsample0 = self.up_sampled_block_0(encoding)  # 512*8*8 or 512*6*8 (crop sky)
  upsample1 = self.up_sampled_block_1(upsample0)  # 256*16*16 or 256*12*16 (crop sky)
  upsample2 = self.up_sampled_block_2(upsample1)  # 128*32*32 or 128*24*32 (crop sky)
  upsample3 = self.up_sampled_block_3(upsample2)  # 64*64*64 or 64*48*64 (crop sky)
  upsample4 = self.up_sampled_block_4(upsample3)  # 32*128*128 or 32*74*128 (crop sky)
  
  out_seg = self.last_bn(self.last_conv_segmentation(upsample4))  # nb_class_segmentation*128*128
  
  # ===================================================
  # We will upsample image with nearest neightboord interpolation between each umsample block
  # https://distill.pub/2016/deconv-checkerboard/
  self.up_sampled_block_0 = create_resnet_basic_block(6, 8, 512, 512)
  self.up_sampled_block_1 = create_resnet_basic_block(12, 16, 512, 256)
  self.up_sampled_block_2 = create_resnet_basic_block(24, 32, 256, 128)
  self.up_sampled_block_3 = create_resnet_basic_block(48, 64, 128, 64)
  self.up_sampled_block_4 = create_resnet_basic_block(74, 128, 64, 32)
  
  # ===================================================
  def create_resnet_basic_block(
      width_output_feature_map, height_output_feature_map, nb_channel_in, nb_channel_out
  ):
      basic_block = nn.Sequential(
          nn.Upsample(size=(width_output_feature_map, height_output_feature_map), mode="nearest"),
          nn.Conv2d(
              nb_channel_in,
              nb_channel_out,
              kernel_size=(3, 3),
              stride=(1, 1),
              padding=(1, 1),
              bias=False,
          ),
          nn.BatchNorm2d(
              nb_channel_out, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True
          ),
          nn.ReLU(inplace=True),
          nn.Conv2d(
              nb_channel_out,
              nb_channel_out,
              kernel_size=(3, 3),
              stride=(1, 1),
              padding=(1, 1),
              bias=False,
          ),
          nn.BatchNorm2d(
              nb_channel_out, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True
          ),
      )
      return basic_block
  

image输入框架

总结一下：

1. 作者没有公布自己的数据集，也没有公开怎样拿到的expert数据以训练出这样一个model的，而是直接给了一个稍微训练好的model权重文件
2. 实际有了model后，整个流程就是收到图片，输出resnet18后的数据，分两道：
   1. 走到semantic decoder，输出out_seg
   2. 走到flatten展开一维，然后再经过不同的Linear配置，各自输出：state_output, dist_to_tl_output, delta_position_yaw_output
3. 最后第二点的a+b.一起展成一维的，再输出到DQN那边进行一层Linear+relu，同收到的speed和steering一起 再走到三层Linear 最后输出的action

• 因为第一点的原因，纯看代码 真的看不出用来RL，即使是DQN也只是cat数据一起，经过几层的NoiseLayer which is nn.Linear；所以emmm 一言难尽 → 审稿人竟然没有就这点提出质疑

3. Conclusion

看完全文+代码，再看这个结论部分，多少有点code lie → 因为第二点 using a value-based Rainbow-IQN-Apex training with an adapted reward！没有在代码中进行体现

• large conditional netwrok：估计是指自己先通过resnet18 铺平后送入DQN的意思吧
• implicit affordance：分开输出out_seg和图二所示的下部分（红绿灯、速度、偏航角偏移） 但其实DQN那里基本也是一起一维到DQN的，只是说中途有个好展示的东西？但是论文里也没给出这一个中间小输出是长什么样的
• future work 可以对比一下value-based, policy-based and actor-critic，所以这就是不给出value-based 的 code原因？怕太卷了 大家直接看到就卷出来了

碎碎念

emmm 但是不得不说这个作者在leaderboard提交的 还是比较厉害的：人家可是只用了一个相机！看看在他前面的传感器使用量都是直接拉满到四个。

但是感觉这个应该是训练了很久的，不然不至于一年过后的今天还是不在repo中给出自己hard task的结果 hhhh