論文の概要: Expert-LaSTS: Expert-Knowledge Guided Latent Space for Traffic Scenarios
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09120v2
- Date: Wed, 20 Jul 2022 06:34:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-21 10:46:58.219340
- Title: Expert-LaSTS: Expert-Knowledge Guided Latent Space for Traffic Scenarios
- Title(参考訳): Expert-LaSTS: エキスパート知識による交通シナリオの遅延スペース
- Authors: Jonas Wurst, Lakshman Balasubramanian, Michael Botsch and Wolfgang
Utschick
- Abstract要約: エキスパート知識は、トラフィックシナリオの潜在表現が満たすべき目的を定義するために使用される。
その結果,ベースライン法と比較して性能上の優位性を示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.554569082679151
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Clustering traffic scenarios and detecting novel scenario types are required
for scenario-based testing of autonomous vehicles. These tasks benefit from
either good similarity measures or good representations for the traffic
scenarios. In this work, an expert-knowledge aided representation learning for
traffic scenarios is presented. The latent space so formed is used for
successful clustering and novel scenario type detection. Expert-knowledge is
used to define objectives that the latent representations of traffic scenarios
shall fulfill. It is presented, how the network architecture and loss is
designed from these objectives, thereby incorporating expert-knowledge. An
automatic mining strategy for traffic scenarios is presented, such that no
manual labeling is required. Results show the performance advantage compared to
baseline methods. Additionally, extensive analysis of the latent space is
performed.
- Abstract(参考訳): 自動運転車のシナリオベーステストには,交通シナリオのクラスタ化と新たなシナリオタイプの検出が必要である。
これらのタスクは、トラフィックシナリオのよい類似度測定または良い表現の恩恵を受けます。
本稿では,トラフィックシナリオの表現学習を支援するエキスパート知識を提案する。
このような潜在空間は、クラスタリングの成功と新しいシナリオタイプ検出に使用される。
expert-knowledgeは、トラフィックシナリオの潜在表現が満たす目標を定義するために使用される。
ネットワークアーキテクチャと損失がこれらの目的からどのように設計され、専門家知識が組み込まれているかを示す。
手動ラベリングを必要としない交通シナリオの自動マイニング戦略が提案されている。
その結果,ベースライン法と比較して性能上の優位性を示した。
また,潜在空間の広範囲な解析を行う。
関連論文リスト
- Traffic Scene Similarity: a Graph-based Contrastive Learning Approach [4.451479907610764]
本稿では,グラフを用いて意味のある埋め込み空間を構築することを目的とした,コントラスト学習手法の拡張を提案する。
本手法は,シーン固有の特徴を用いたシーンの連続的なマッピングと,理論的に類似したクラスタの形成を示す。
検出されたクラスタに基づいて、同様のシーンがその後のテストプロセスで識別できるため、冗長なテストの実行が削減される可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-18T12:35:08Z) - Concretization of Abstract Traffic Scene Specifications Using
Metaheuristic Search [0.3222802562733786]
AVのシナリオベースのテストに向けた第一歩として、トラフィックシナリオの初期シーンを減らさなければならない。
本稿では,車両を現実的な道路地図上に配置し,一連の抽象的制約を満たす交通シーンの促進手法を提案する。
提案手法の8つの構成を,最先端のScenicツールの3つのバリエーションと比較するために,現実的な3つの道路地図上で一連の実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-15T15:13:16Z) - OpenLane-V2: A Topology Reasoning Benchmark for Unified 3D HD Mapping [84.65114565766596]
交通シーン構造を考慮したトポロジ推論のための最初のデータセットであるOpenLane-V2を提案する。
OpenLane-V2は2000のアノテートされた道路シーンで構成され、交通要素と車線との関係を記述している。
様々な最先端手法を評価し,OpenLane-V2の定量的,定性的な結果を示し,交通現場におけるトポロジ推論の今後の道筋を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-20T16:31:22Z) - Toward Unsupervised Test Scenario Extraction for Automated Driving
Systems from Urban Naturalistic Road Traffic Data [0.0]
提案手法は、道路交通データからシナリオを抽出するための教師なし機械学習パイプラインをデプロイする。
InDおよびSilicon Valley Intersectionsデータセットから都市交差点の自然道路交通データを評価する。
階層的クラスタリングを用いて,4から5クラスタに移行すると,全体の精度が約20%向上し,41クラスタから全体の精度が84%の飽和効果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-14T10:55:14Z) - Generating Useful Accident-Prone Driving Scenarios via a Learned Traffic
Prior [135.78858513845233]
STRIVEは、特定のプランナーが衝突のような望ましくない振る舞いを発生させるような、困難なシナリオを自動的に生成する手法である。
シナリオの妥当性を維持するために、キーとなるアイデアは、グラフベースの条件付きVAEという形で、学習した交通運動モデルを活用することである。
その後の最適化は、シナリオの"解決"を見つけるために使用され、与えられたプランナーを改善するのに有効である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-09T18:03:27Z) - Novelty Detection and Analysis of Traffic Scenario Infrastructures in
the Latent Space of a Vision Transformer-Based Triplet Autoencoder [12.194597074511863]
インフラストラクチャイメージに基づいて新たなトラフィックシナリオを検出する手法を提案する。
オートエンコーダ三重項ネットワークは、外乱検出に使用されるインフラストラクチャイメージの潜在表現を提供する。
提案手法は他の最先端の異常検出手法よりも優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-05T08:24:03Z) - Divide-and-Conquer for Lane-Aware Diverse Trajectory Prediction [71.97877759413272]
軌道予測は、自動運転車が行動を計画し実行するための安全クリティカルなツールです。
近年の手法は,WTAやベスト・オブ・マニーといったマルチコース学習の目標を用いて,強力なパフォーマンスを実現している。
我々の研究は、軌道予測、学習出力、そして運転知識を使って制約を課すことによるより良い予測における2つの重要な課題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-16T17:58:56Z) - Generating and Characterizing Scenarios for Safety Testing of Autonomous
Vehicles [86.9067793493874]
最先端運転シミュレータを用いて,テストシナリオを特徴付け,生成するための効率的なメカニズムを提案する。
次世代シミュレーション(NGSIM)プロジェクトにおける実運転データの特徴付けに本手法を用いる。
事故回避の複雑さに基づいてメトリクスを定義してシナリオをランク付けし、事故発生の可能性を最小限に抑えるための洞察を提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-12T17:00:23Z) - Detecting 32 Pedestrian Attributes for Autonomous Vehicles [103.87351701138554]
本稿では、歩行者を共同で検出し、32の歩行者属性を認識するという課題に対処する。
本稿では,複合フィールドフレームワークを用いたマルチタスク学習(MTL)モデルを提案する。
競合検出と属性認識の結果と,より安定したMTLトレーニングを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-04T15:10:12Z) - Region Comparison Network for Interpretable Few-shot Image
Classification [97.97902360117368]
新しいクラスのモデルをトレーニングするために、ラベル付きサンプルの限られた数だけを効果的に活用するための画像分類が提案されている。
本研究では,領域比較ネットワーク (RCN) と呼ばれる距離学習に基づく手法を提案する。
また,タスクのレベルからカテゴリへの解釈可能性の一般化も提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-08T07:29:05Z) - Scenario-Transferable Semantic Graph Reasoning for Interaction-Aware
Probabilistic Prediction [29.623692599892365]
交通参加者の行動の正確な予測は、自動運転車にとって必須の能力である。
本稿では, セマンティクスとドメイン知識を活かして, 様々な運転環境に対する新しい汎用表現を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-07T00:34:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。