論文の概要: Grounded Relational Inference: Domain Knowledge Driven Explainable Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11905v3
• Date: Sat, 6 Jul 2024 19:40:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 06:10:05.911245
• Title: Grounded Relational Inference: Domain Knowledge Driven Explainable Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 接地関係推論:ドメイン知識駆動型説明可能な自律運転
• Authors: Chen Tang, Nishan Srishankar, Sujitha Martin, Masayoshi Tomizuka,
• Abstract要約: 我々は、人間のドメイン知識とモデル固有の因果関係の両方に整合した説明を生成する説明可能なモデルを開発することを目的とする。 特に、自律運転における重要なビルディングブロック、マルチエージェントインタラクションモデリングに焦点を当てる。 シミュレーションと実環境設定の両方で対話的な交通シナリオをモデル化できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.22329993674051
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Explainability is essential for autonomous vehicles and other robotics systems interacting with humans and other objects during operation. Humans need to understand and anticipate the actions taken by the machines for trustful and safe cooperation. In this work, we aim to develop an explainable model that generates explanations consistent with both human domain knowledge and the model's inherent causal relation. In particular, we focus on an essential building block of autonomous driving, multi-agent interaction modeling. We propose Grounded Relational Inference (GRI). It models an interactive system's underlying dynamics by inferring an interaction graph representing the agents' relations. We ensure a semantically meaningful interaction graph by grounding the relational latent space into semantic interactive behaviors defined with expert domain knowledge. We demonstrate that it can model interactive traffic scenarios under both simulation and real-world settings, and generate semantic graphs explaining the vehicle's behavior by their interactions.
• Abstract（参考訳）: 説明可能性(Explainability)は、運転中に人間や他の物体と対話する自動運転車や他のロボットシステムにとって不可欠である。 人間は、信頼と安全な協力のために、機械によって取られた行動を理解し、予測する必要がある。 本研究では、人間のドメイン知識とモデル固有の因果関係の両方に整合する説明可能なモデルを開発することを目的とする。 特に、自律運転における重要なビルディングブロック、マルチエージェントインタラクションモデリングに焦点を当てる。 提案するグラウンドド・リレーショナル・推論(GRI)について述べる。 エージェントの関係を表す相互作用グラフを推論することで、対話システムの基盤となるダイナミクスをモデル化する。 我々は、関係潜在空間を専門ドメイン知識で定義された意味的対話行動に基礎付けることにより、意味論的に意味のある相互作用グラフを確保する。 シミュレーションと実世界の両方の環境下での対話的な交通シナリオをモデル化し,その相互作用によって車両の挙動を説明するセマンティックグラフを生成することを実証した。

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