論文の概要: Guided Conditional Diffusion for Controllable Traffic Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17366v1
• Date: Mon, 31 Oct 2022 14:44:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 14:56:12.167990
• Title: Guided Conditional Diffusion for Controllable Traffic Simulation
• Title（参考訳）: 制御可能な交通シミュレーションのための誘導条件拡散
• Authors: Ziyuan Zhong, Davis Rempe, Danfei Xu, Yuxiao Chen, Sushant Veer, Tong Che, Baishakhi Ray, Marco Pavone
• Abstract要約: 制御可能で現実的な交通シミュレーションは、自動運転車の開発と検証に不可欠である。 データ駆動アプローチは現実的で人間的な振る舞いを生成し、シミュレートされたトラフィックから現実のトラフィックへの移行を改善する。 本研究では,制御可能なトラヒック生成(CTG)のための条件拡散モデルを構築し,テスト時に所望のトラジェクトリ特性を制御できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.198185904248994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Controllable and realistic traffic simulation is critical for developing and verifying autonomous vehicles. Typical heuristic-based traffic models offer flexible control to make vehicles follow specific trajectories and traffic rules. On the other hand, data-driven approaches generate realistic and human-like behaviors, improving transfer from simulated to real-world traffic. However, to the best of our knowledge, no traffic model offers both controllability and realism. In this work, we develop a conditional diffusion model for controllable traffic generation (CTG) that allows users to control desired properties of trajectories at test time (e.g., reach a goal or follow a speed limit) while maintaining realism and physical feasibility through enforced dynamics. The key technical idea is to leverage recent advances from diffusion modeling and differentiable logic to guide generated trajectories to meet rules defined using signal temporal logic (STL). We further extend guidance to multi-agent settings and enable interaction-based rules like collision avoidance. CTG is extensively evaluated on the nuScenes dataset for diverse and composite rules, demonstrating improvement over strong baselines in terms of the controllability-realism tradeoff.
• Abstract（参考訳）: 制御可能で現実的な交通シミュレーションは、自動運転車の開発と検証に不可欠である。 典型的なヒューリスティックベースの交通モデルは、車両が特定の軌跡や交通規則に従うように柔軟な制御を提供する。 一方、データ駆動アプローチは現実的で人間的な振る舞いを生成し、シミュレーションから現実のトラフィックへの移行を改善する。 しかしながら、私たちの知る限りでは、制御性とリアリズムの両方を提供する交通モデルはありません。 本研究では,制御可能なトラヒック生成(ctg)のための条件拡散モデルを開発し,実験時の軌道の所望特性(目標到達や速度制限に従うなど)を,強制ダイナミクスによる現実性と物理的実現可能性を維持しながら制御できる。 鍵となる技術的アイデアは、拡散モデリングと微分可能論理の最近の進歩を活用して、信号時間論理(STL)を用いて定義された規則を満たすために生成された軌道を導くことである。 さらに,マルチエージェント設定へのガイダンスを拡張し,衝突回避などのインタラクションベースのルールを有効にする。 CTGはnuScenesデータセット上で多種多様かつ複合的なルールに対して広範囲に評価され、制御性-現実性トレードオフの観点から、強いベースラインよりも改善されたことを示す。

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