論文の概要: A Survey on Knowledge Graph-based Methods for Automated Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08119v1
• Date: Fri, 30 Sep 2022 15:47:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-23 20:45:09.692331
• Title: A Survey on Knowledge Graph-based Methods for Automated Driving
• Title（参考訳）: 知識グラフに基づく自動走行法に関する調査研究
• Authors: Juergen Luettin, Sebastian Monka, Cory Henson, Lavdim Halilaj
• Abstract要約: 知識グラフ(KG)は、構造化データ、動的データ、およびリレーショナルデータを活用することで恩恵を受けるアプリケーションに対して、業界と学術の両方から大きな注目を集めている。 我々は、現在研究課題を議論し、自動運転のためのKGベースのソリューションについて、将来的な研究方向性を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated driving is one of the most active research areas in computer science. Deep learning methods have made remarkable breakthroughs in machine learning in general and in automated driving (AD)in particular. However, there are still unsolved problems to guarantee reliability and safety of automated systems, especially to effectively incorporate all available information and knowledge in the driving task. Knowledge graphs (KG) have recently gained significant attention from both industry and academia for applications that benefit by exploiting structured, dynamic, and relational data. The complexity of graph-structured data with complex relationships and inter-dependencies between objects has posed significant challenges to existing machine learning algorithms. However, recent progress in knowledge graph embeddings and graph neural networks allows to applying machine learning to graph-structured data. Therefore, we motivate and discuss the potential benefit of KGs applied to the main tasks of AD including 1) ontologies 2) perception, 3) scene understanding, 4) motion planning, and 5) validation. Then, we survey, analyze and categorize ontologies and KG-based approaches for AD. We discuss current research challenges and propose promising future research directions for KG-based solutions for AD.
• Abstract（参考訳）: 自動運転はコンピュータ科学で最も活発な研究分野の一つである。 ディープラーニングの手法は、マシンラーニング全般、特に自動運転(AD)において顕著なブレークスルーを遂げている。 しかし、自動化システムの信頼性と安全性を保証し、特に運転タスクで利用可能なすべての情報と知識を効果的に組み込むことは、まだ未解決である。 知識グラフ(KG)は最近、構造化データ、動的データ、リレーショナルデータを活用することで恩恵を受けるアプリケーションのために、業界と学術の両方から大きな注目を集めている。 複雑な関係とオブジェクト間の相互依存性を持つグラフ構造データの複雑性は、既存の機械学習アルゴリズムに重大な課題をもたらした。 しかし、知識グラフ埋め込みとグラフニューラルネットワークの最近の進歩により、グラフ構造化データに機械学習を適用することができる。 したがって、ADを含む主要な業務に適用されるKGの潜在的な利益を動機づけ、議論する。 1)オントロジー 2)知覚 3)シーン理解。 4)運動計画,及び 5)検証。 次に,オントロジーとkgベースのアプローチを調査し,分析し,分類する。 我々は,現在の研究課題を議論し,広告のためのkg型ソリューションの今後の研究方向性を提案する。

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