Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fully End-to-end Autonomous Driving with Semantic Depth Cloud Mapping and Multi-Agent

論文の概要: Fully End-to-end Autonomous Driving with Semantic Depth Cloud Mapping and Multi-Agent

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05513v1
Date: Tue, 12 Apr 2022 03:57:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-14 01:48:25.792480
Title: Fully End-to-end Autonomous Driving with Semantic Depth Cloud Mapping and Multi-Agent
Title（参考訳）: 意味深度クラウドマッピングとマルチエージェントによる完全エンドツーエンド自動運転
Authors: Oskar Natan and Jun Miura
Abstract要約: 本稿では,エンド・ツー・エンドとマルチタスクの学習方法を用いて学習した新しいディープラーニングモデルを提案する。このモデルは,CARLAシミュレータ上で,現実の環境を模倣するために,通常の状況と異なる天候のシナリオを用いて評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.512827436728378
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Focusing on the task of point-to-point navigation for an autonomous driving vehicle, we propose a novel deep learning model trained with end-to-end and multi-task learning manners to perform both perception and control tasks simultaneously. The model is used to drive the ego vehicle safely by following a sequence of routes defined by the global planner. The perception part of the model is used to encode high-dimensional observation data provided by an RGBD camera while performing semantic segmentation, semantic depth cloud (SDC) mapping, and traffic light state and stop sign prediction. Then, the control part decodes the encoded features along with additional information provided by GPS and speedometer to predict waypoints that come with a latent feature space. Furthermore, two agents are employed to process these outputs and make a control policy that determines the level of steering, throttle, and brake as the final action. The model is evaluated on CARLA simulator with various scenarios made of normal-adversarial situations and different weathers to mimic real-world conditions. In addition, we do a comparative study with some recent models to justify the performance in multiple aspects of driving. Moreover, we also conduct an ablation study on SDC mapping and multi-agent to understand their roles and behavior. As a result, our model achieves the highest driving score even with fewer parameters and computation load. To support future studies, we share our codes at https://github.com/oskarnatan/end-to-end-driving.
Abstract（参考訳）: 自律走行車におけるポイント・ツー・ポイント・ナビゲーションの課題に着目し,エンド・ツー・エンドとマルチタスクの学習方法で訓練された新しいディープラーニングモデルを提案する。このモデルは、グローバルプランナーによって定義された一連のルートに従って、エゴ車両を安全に駆動するために使用される。モデルの知覚部は、セマンティックセグメンテーション、セマンティック深度クラウド(sdc)マッピング、トラヒックライト状態およびストップサイン予測を実行しながら、rgbdカメラにより提供される高次元の観測データをエンコードするために使用される。そして、制御部は、エンコードされた特徴とgpsおよび速度計によって提供される追加情報とをデコードし、潜在的な特徴空間を持つ経路ポイントを予測する。さらに、2つのエージェントがこれらの出力を処理し、最終動作としてステアリング、スロットル、ブレーキのレベルを決定する制御ポリシーを作成する。このモデルは,CARLAシミュレータ上で,現実の環境を模倣するために,通常の状況と異なる天候のシナリオを用いて評価する。さらに、運転の様々な側面のパフォーマンスを正当化するために、最近のモデルをいくつか比較研究している。さらに,sdcマッピングとマルチエージェントを用いたアブレーション研究を行い,その役割と行動について検討した。その結果, パラメータや計算負荷が少なくても, 最高運転スコアが得られることがわかった。今後の研究をサポートするために、私たちはhttps://github.com/oskarnatan/end-to-end-driving.comでコードを共有します。

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