論文の概要: nuPlan: A closed-loop ML-based planning benchmark for autonomous vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11810v1
• Date: Tue, 22 Jun 2021 14:24:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-23 14:55:58.524889
• Title: nuPlan: A closed-loop ML-based planning benchmark for autonomous vehicles
• Title（参考訳）: 自動運転車のためのクローズドループMLベースの計画ベンチマークnuPlan
• Authors: Holger Caesar, Juraj Kabzan, Kok Seang Tan, Whye Kit Fong, Eric Wolff, Alex Lang, Luke Fletcher, Oscar Beijbom, Sammy Omari
• Abstract要約: 我々は,自動運転のための世界初のクローズドループMLベースの計画ベンチマークを提案する。 われわれは、米国とアジアの4都市から、1500hの人間の運転データによる高品質なデータセットを提供する。 我々は、NeurIPS 2021でデータセットをリリースし、2022年初頭からベンチマークの課題を整理する予定です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.212066200339641
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose the world's first closed-loop ML-based planning benchmark for autonomous driving. While there is a growing body of ML-based motion planners, the lack of established datasets and metrics has limited the progress in this area. Existing benchmarks for autonomous vehicle motion prediction have focused on short-term motion forecasting, rather than long-term planning. This has led previous works to use open-loop evaluation with L2-based metrics, which are not suitable for fairly evaluating long-term planning. Our benchmark overcomes these limitations by introducing a large-scale driving dataset, lightweight closed-loop simulator, and motion-planning-specific metrics. We provide a high-quality dataset with 1500h of human driving data from 4 cities across the US and Asia with widely varying traffic patterns (Boston, Pittsburgh, Las Vegas and Singapore). We will provide a closed-loop simulation framework with reactive agents and provide a large set of both general and scenario-specific planning metrics. We plan to release the dataset at NeurIPS 2021 and organize benchmark challenges starting in early 2022.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、自動運転のための世界初のクローズループMLベースの計画ベンチマークを提案する。 MLベースのモーションプランナは増え続けているが、確立されたデータセットとメトリクスの欠如により、この分野の進歩は制限されている。 既存の自動運転車の動き予測のベンチマークでは、長期的な計画ではなく、短期的な動き予測に焦点を当てている。 この結果、L2ベースのメトリクスを用いたオープンループ評価は、長期計画の適正な評価には適していない。 本ベンチマークでは,大規模運転データセット,軽量クローズドループシミュレータ,モーションプランニング特有のメトリクスを導入することで,これらの制限を克服する。 我々は、米国とアジアの4都市(ボストン、ピッツバーグ、ラスベガス、シンガポール)の運転データ1500hの高品質なデータセットを提供しています。 リアクティブエージェントを備えたクローズドループシミュレーションフレームワークを提供し、一般的な計画メトリクスとシナリオ固有の計画メトリクスの両方を提供する。 NeurIPS 2021でデータセットをリリースし、2022年初めからベンチマークの課題を整理する予定です。

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