論文の概要: An LSTM-Based Autonomous Driving Model Using Waymo Open Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05878v2
• Date: Mon, 23 Mar 2020 16:25:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 04:40:54.285658
• Title: An LSTM-Based Autonomous Driving Model Using Waymo Open Dataset
• Title（参考訳）: Waymoオープンデータセットを用いたLSTMに基づく自律走行モデル
• Authors: Zhicheng Gu, Zhihao Li, Xuan Di, Rongye Shi
• Abstract要約: 本稿では,短期記憶モデル(LSTM)を用いた自律走行モデルの動作を模倣する手法を提案する。 実験結果から,本モデルは動作予測においていくつかのモデルより優れることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.151393153761375
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Waymo Open Dataset has been released recently, providing a platform to crowdsource some fundamental challenges for automated vehicles (AVs), such as 3D detection and tracking. While~the dataset provides a large amount of high-quality and multi-source driving information, people in academia are more interested in the underlying driving policy programmed in Waymo self-driving cars, which is inaccessible due to AV manufacturers' proprietary protection. Accordingly, academic researchers have to make various assumptions to implement AV components in their models or simulations, which may not represent the realistic interactions in real-world traffic. Thus, this paper introduces an approach to learn a long short-term memory (LSTM)-based model for imitating the behavior of Waymo's self-driving model. The proposed model has been evaluated based on Mean Absolute Error (MAE). The experimental results show that our model outperforms several baseline models in driving action prediction. In addition, a visualization tool is presented for verifying the performance of the model.
• Abstract（参考訳）: waymo open datasetが最近リリースされた。3d検出やトラッキングなど、自動運転車(av)の基本的な課題をクラウドソースするプラットフォームを提供する。 このデータセットは、大量の高品質でマルチソースな運転情報を提供するが、学界の人々は、Waymoの自動運転車でプログラムされている基礎的な運転ポリシーにもっと興味を持っている。 したがって、研究者はモデルやシミュレーションにAVコンポーネントを実装するための様々な仮定をしなければならないが、これは現実世界の交通における現実的な相互作用を表現していないかもしれない。 そこで本稿では,Waymoの自動運転モデルの動作を模倣する長期記憶モデル(LSTM)を学習するためのアプローチを提案する。 提案モデルは平均絶対誤差(mae)に基づいて評価されている。 実験の結果,本モデルは複数のベースラインモデルよりも動作予測に優れていることがわかった。 さらに、モデルの性能を検証するための可視化ツールが提示される。

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