論文の概要: An Intelligent Self-driving Truck System For Highway Transportation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.15304v1
• Date: Fri, 31 Dec 2021 04:54:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-03 15:02:17.307302
• Title: An Intelligent Self-driving Truck System For Highway Transportation
• Title（参考訳）: 道路交通のためのインテリジェント自動運転トラックシステム
• Authors: Dawei Wang, Lingping Gao, Ziquan Lan, Wei Li, Jiaping Ren, Jiahui Zhang, Peng Zhang, Pei Zhou, Shengao Wang, Jia Pan, Dinesh Manocha and Ruigang Yang
• Abstract要約: 本稿では,インテリジェントな自動運転トラックシステムについて紹介する。 提案システムは,1)テストシナリオにおける現実的なトラフィックフローを生成する現実的なトラフィックシミュレーションモジュール,2)実環境における実際のトラックの応答を模倣するために設計,評価された高忠実度トラックモデル,の3つの主要コンポーネントから構成される。 また,提案するシステムを実車に展開し,実車間ギャップを緩和するシステムの能力を示す実物実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.12838700312308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recently, there have been many advances in autonomous driving society, attracting a lot of attention from academia and industry. However, existing works mainly focus on cars, extra development is still required for self-driving truck algorithms and models. In this paper, we introduce an intelligent self-driving truck system. Our presented system consists of three main components, 1) a realistic traffic simulation module for generating realistic traffic flow in testing scenarios, 2) a high-fidelity truck model which is designed and evaluated for mimicking real truck response in real-world deployment, 3) an intelligent planning module with learning-based decision making algorithm and multi-mode trajectory planner, taking into account the truck's constraints, road slope changes, and the surrounding traffic flow. We provide quantitative evaluations for each component individually to demonstrate the fidelity and performance of each part. We also deploy our proposed system on a real truck and conduct real world experiments which shows our system's capacity of mitigating sim-to-real gap. Our code is available at https://github.com/InceptioResearch/IITS
• Abstract（参考訳）: 近年、自動運転社会には多くの進歩があり、学界や産業から多くの注目を集めている。 しかし、既存の仕事は主に車に焦点を当てており、自動運転トラックのアルゴリズムやモデルにはさらなる開発が必要である。 本稿では,インテリジェントな自動運転トラックシステムを提案する。 提案システムは3つの主成分から構成される。 1)テストシナリオにおける現実的なトラヒックフローを生成するための現実的なトラヒックシミュレーションモジュール 2)実世界の展開における実車応答を模倣した高忠実度トラックモデルの設計と評価 3)学習に基づく意思決定アルゴリズムと多モード軌道プランナを備えたインテリジェントな計画モジュールで,トラックの制約,道路斜面の変化,周辺交通流を考慮した。 各部品について個別に定量的評価を行い,各部品の忠実性と性能を示す。 また,提案するシステムを実車に展開し,実車間ギャップを緩和するシステムの能力を示す実物実験を行う。 私たちのコードはhttps://github.com/InceptioResearch/IITSで利用可能です。

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