論文の概要: DeepIPC: Deeply Integrated Perception and Control for an Autonomous Vehicle in Real Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09934v5
• Date: Wed, 21 Jun 2023 11:31:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 18:13:46.464437
• Title: DeepIPC: Deeply Integrated Perception and Control for an Autonomous Vehicle in Real Environments
• Title（参考訳）: deepipc: 実環境における自律走行車の深い統合的知覚と制御
• Authors: Oskar Natan and Jun Miura
• Abstract要約: DeepIPCは、車両の運転における知覚と制御の両方のタスクを処理するエンドツーエンドの自動運転モデルである。 実環境における各種条件下での運転記録の予測と自動走行を行うことにより,モデルの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.512827436728378
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We propose DeepIPC, an end-to-end autonomous driving model that handles both perception and control tasks in driving a vehicle. The model consists of two main parts, perception and controller modules. The perception module takes an RGBD image to perform semantic segmentation and bird's eye view (BEV) semantic mapping along with providing their encoded features. Meanwhile, the controller module processes these features with the measurement of GNSS locations and angular speed to estimate waypoints that come with latent features. Then, two different agents are used to translate waypoints and latent features into a set of navigational controls to drive the vehicle. The model is evaluated by predicting driving records and performing automated driving under various conditions in real environments. The experimental results show that DeepIPC achieves the best drivability and multi-task performance even with fewer parameters compared to the other models. Codes will be published at https://github.com/oskarnatan/DeepIPC.
• Abstract（参考訳）: 我々は、車両の運転における知覚と制御タスクの両方を処理するエンドツーエンドの自動運転モデルであるdeepipcを提案する。 モデルは2つの主要部分、知覚モジュールとコントローラモジュールから構成される。 知覚モジュールは、RGBDイメージを使用してセマンティックセグメンテーションと鳥の目視(BEV)セマンティックマッピングを行い、そのエンコードされた特徴を提供する。 一方、コントローラモジュールは、これらの特徴をGNSS位置の測定と角速度で処理し、遅延する特徴を持つウェイポイントを推定する。 次に、2つの異なるエージェントを使用して、ウェイポイントと潜伏した特徴を、車両を駆動する一連のナビゲーション制御に翻訳する。 実環境における各種条件下での運転記録の予測と自動走行を行うことにより,モデルの評価を行った。 実験結果から,DeepIPCは,他のモデルと比較してパラメータが少ない場合でも,最良の乾燥性およびマルチタスク性能が得られることが示された。 コードはhttps://github.com/oskarnatan/deepipcで公開される。

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