Fugu-MT 論文翻訳(概要): PredictionNet: Real-Time Joint Probabilistic Traffic Prediction for Planning, Control, and Simulation

論文の概要: PredictionNet: Real-Time Joint Probabilistic Traffic Prediction for Planning, Control, and Simulation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11094v1
Date: Thu, 23 Sep 2021 01:23:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-24 14:50:17.665661
Title: PredictionNet: Real-Time Joint Probabilistic Traffic Prediction for Planning, Control, and Simulation
Title（参考訳）: predictionnet: 計画・制御・シミュレーションのためのリアルタイム確率的トラヒック予測
Authors: Alexey Kamenev, Lirui Wang, Ollin Boer Bohan, Ishwar Kulkarni, Bilal Kartal, Artem Molchanov, Stan Birchfield, David Nist\'er, Nikolai Smolyanskiy
Abstract要約: PredictionNetはディープニューラルネットワーク(DNN)で、Ego-vehicleの動作とともに、周囲のすべてのトラフィックエージェントの動作を予測する。このネットワークは現実的なトラフィックをシミュレートするために使用することができ、人気のあるベンチマークで競合する結果を生成する。現実の車両を何百キロも制御するために、モーションプランニング/制御サブシステムと組み合わせて使用されてきた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.750094897470447
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Predicting the future motion of traffic agents is crucial for safe and efficient autonomous driving. To this end, we present PredictionNet, a deep neural network (DNN) that predicts the motion of all surrounding traffic agents together with the ego-vehicle's motion. All predictions are probabilistic and are represented in a simple top-down rasterization that allows an arbitrary number of agents. Conditioned on a multilayer map with lane information, the network outputs future positions, velocities, and backtrace vectors jointly for all agents including the ego-vehicle in a single pass. Trajectories are then extracted from the output. The network can be used to simulate realistic traffic, and it produces competitive results on popular benchmarks. More importantly, it has been used to successfully control a real-world vehicle for hundreds of kilometers, by combining it with a motion planning/control subsystem. The network runs faster than real-time on an embedded GPU, and the system shows good generalization (across sensory modalities and locations) due to the choice of input representation. Furthermore, we demonstrate that by extending the DNN with reinforcement learning (RL), it can better handle rare or unsafe events like aggressive maneuvers and crashes.
Abstract（参考訳）: 交通機関の将来の動きを予測することは安全かつ効率的な自動運転に不可欠である。この目的のために, ディープニューラルネットワーク(DNN)であるPredictionNetを紹介し, エゴ車両の動きとともに周囲の交通機関の動作を予測する。すべての予測は確率的であり、任意の数のエージェントを許容する単純なトップダウンラスタ化で表される。レーン情報付き多層マップに条件付きで、ネットワークは、エゴ車を含む全てのエージェントに対して、将来の位置、速度、バックトレースベクトルを単一のパスで出力する。その後、トラジェクトリは出力から抽出される。このネットワークは現実的なトラフィックをシミュレートするために使用することができ、人気のあるベンチマークで競合する結果を生成する。さらに重要なことは、現実の車両を数百kmにわたって制御するために、モーションプランニング/コントロールサブシステムと組み合わせて使用されてきたことだ。ネットワークは組み込みGPU上でリアルタイムよりも高速に動作し、システムは入力表現の選択により、優れた一般化(官能的なモダリティと位置)を示す。さらに、強化学習(RL)でDNNを拡張することで、アグレッシブな操作やクラッシュといったレアまたはアンセーフなイベントをよりうまく処理できることを示す。

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