論文の概要: Enhanced Transfer Learning for Autonomous Driving with Systematic Accident Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12148v1
• Date: Thu, 23 Jul 2020 17:27:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 12:31:47.331300
• Title: Enhanced Transfer Learning for Autonomous Driving with Systematic Accident Simulation
• Title（参考訳）: 系統的事故シミュレーションによる自動運転のための拡張トランスファー学習
• Authors: Shivam Akhauri, Laura Zheng, Ming Lin
• Abstract要約: シミュレーションデータセット上での伝達学習は、より優れた一般化と衝突回避をもたらすことを示す。 シミュレーションデータに基づいてトレーニングされたモデルから得られた情報は,実世界のデータに基づいてトレーニングされたモデルに推測可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2456691142503256
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simulation data can be utilized to extend real-world driving data in order to cover edge cases, such as vehicle accidents. The importance of handling edge cases can be observed in the high societal costs in handling car accidents, as well as potential dangers to human drivers. In order to cover a wide and diverse range of all edge cases, we systemically parameterize and simulate the most common accident scenarios. By applying this data to autonomous driving models, we show that transfer learning on simulated data sets provide better generalization and collision avoidance, as compared to random initialization methods. Our results illustrate that information from a model trained on simulated data can be inferred to a model trained on real-world data, indicating the potential influence of simulation data in real world models and advancements in handling of anomalous driving scenarios.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションデータは、車両事故などのエッジケースをカバーするために、現実世界の運転データを拡張するために利用することができる。 エッジケースの取り扱いの重要性は、自動車事故の処理において高い社会コストと、人間のドライバーに対する潜在的な危険性に見ることができる。 すべてのエッジケースの幅広い範囲をカバーするため、最も一般的な事故シナリオをシステムでパラメータ化し、シミュレートします。 このデータを自律運転モデルに適用することにより,シミュレーションデータセット上での転送学習は,ランダム初期化法と比較して,よりよい一般化と衝突回避をもたらすことが示された。 その結果,シミュレーションデータに基づくモデルからの情報は実世界データに基づくモデルと推定され,実世界モデルにおけるシミュレーションデータの影響や異常運転シナリオの処理の進展が示唆された。

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