연구자들은 인간의 데몬스트레이션 없이 강건한 자율 주행 에이전트를 훈련하기 위해 설계된 절차적 주행 시뮬레이터 및 셀프 플레이 학습 스택인 TerraZero를 제시했습니다. 이 시스템은 CPU에서 시뮬레이션을 실행하고 GPU에서 정책 추론을 수행하며, 제로 복사 경로를 통해 단일 서버 등급 GPU에서 초당 130만 에이전트 스텝을 유지합니다.
- 로깅된 데이터를 실제 세계 지도 기하학 정보에만 사용하여 무작위화된 규칙 기반 도로 사용자 및 신호 제어기로 맵을 채웁니다.
- 에피소드마다 에이전트 역학, 보상 및 크기를 무작위화하여 각 맵에서 무한한 시나리오 세트를 생성합니다.
- 추론 시 폴백 플래너 없이 GPU 간 강화 학습을 통해 스크래치에서 정책을 훈련합니다.
- 도시 및 데이터셋 전반에 걸쳐 제로 샷 일반화를 달성하며, 여기에는 자발적인 좌측 통행 주행이 포함됩니다.
- InterPlan 롱테일 벤치마크에서 1위를 차지하여 이를 달성한 최초의 완전 학습 정책이 되었으며, routine-driving val14에서도 가장 안전한 접근 방식 중 하나로 순위권에 올랐습니다.
TerraZero는 차량 및 트럭의 역학 전반에 걸친 주행 정책과 차량, 보행자, 자전거 rider를 공동으로 제어하는 시뮬레이션 에이전트 모두를 위한 통합 스택 역할을 합니다.