論文の概要: PlanT: Explainable Planning Transformers via Object-Level Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14222v1
• Date: Tue, 25 Oct 2022 17:59:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 13:11:21.971801
• Title: PlanT: Explainable Planning Transformers via Object-Level Representations
• Title（参考訳）: PlanT: オブジェクトレベル表現による説明可能な計画変換器
• Authors: Katrin Renz, Kashyap Chitta, Otniel-Bogdan Mercea, A. Sophia Koepke, Zeynep Akata, Andreas Geiger
• Abstract要約: PlanTは、自動運転のコンテキストにおける計画のための新しいアプローチである。 PlanTは、コンパクトなオブジェクトレベルの入力表現を持つ模倣学習に基づいている。 この結果から,PlanTは幾何学的に距離をおいても,現場で最も関連性の高い物体に焦点を合わせることが可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.93938686101309
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Planning an optimal route in a complex environment requires efficient reasoning about the surrounding scene. While human drivers prioritize important objects and ignore details not relevant to the decision, learning-based planners typically extract features from dense, high-dimensional grid representations containing all vehicle and road context information. In this paper, we propose PlanT, a novel approach for planning in the context of self-driving that uses a standard transformer architecture. PlanT is based on imitation learning with a compact object-level input representation. On the Longest6 benchmark for CARLA, PlanT outperforms all prior methods (matching the driving score of the expert) while being 5.3x faster than equivalent pixel-based planning baselines during inference. Combining PlanT with an off-the-shelf perception module provides a sensor-based driving system that is more than 10 points better in terms of driving score than the existing state of the art. Furthermore, we propose an evaluation protocol to quantify the ability of planners to identify relevant objects, providing insights regarding their decision-making. Our results indicate that PlanT can focus on the most relevant object in the scene, even when this object is geometrically distant.
• Abstract（参考訳）: 複雑な環境で最適なルートを計画するには、周囲のシーンを効率的に推論する必要がある。 人間のドライバは重要なオブジェクトを優先し、決定に関係のない詳細を無視するが、学習ベースのプランナーは通常、すべての車両と道路状況情報を含む高次元グリッド表現から特徴を抽出する。 本稿では、標準変圧器アーキテクチャを用いた自動運転の文脈で計画する新しい手法であるプラントを提案する。 PlanTは、コンパクトなオブジェクトレベルの入力表現を持つ模倣学習に基づいている。 CARLAのLongest6ベンチマークでは、PlanTは、推論中に同等のピクセルベースのプランニングベースラインよりも5.3倍高速で、すべての先行手法(専門家の運転スコアにマッチする)を上回っている。 PlanTと市販の知覚モジュールを組み合わせることで、既存の最先端技術よりも10ポイント以上優れたセンサーベースの運転システムを提供できる。 さらに,計画立案者が関連する対象を識別する能力を定量化し,意思決定に関する洞察を与える評価プロトコルを提案する。 この結果から,PlanTは幾何学的に離れた場所でも,最も関連性の高い物体に焦点を絞ることができることがわかった。

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