論文の概要: Goal-oriented Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10156v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 10:47:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 17:09:57.501616
• Title: Goal-oriented Autonomous Driving
• Title（参考訳）: ゴール指向自律運転
• Authors: Yihan Hu, Jiazhi Yang, Li Chen, Keyu Li, Chonghao Sima, Xizhou Zhu, Siqi Chai, Senyao Du, Tianwei Lin, Wenhai Wang, Lewei Lu, Xiaosong Jia, Qiang Liu, Jifeng Dai, Yu Qiao, Hongyang Li
• Abstract要約: 我々は、最終目標、すなわち自動運転車の計画を追求するために、望ましいアルゴリズムフレームワークを考案し、最適化すべきであると主張している。 フルスタック運転タスクをひとつのネットワークに組み込んだ最初の総合的なフレームワークであるUnified Autonomous Driving (UniAD)を紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.93767791255728
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Modern autonomous driving system is characterized as modular tasks in sequential order, i.e., perception, prediction and planning. As sensors and hardware get improved, there is trending popularity to devise a system that can perform a wide diversity of tasks to fulfill higher-level intelligence. Contemporary approaches resort to either deploying standalone models for individual tasks, or designing a multi-task paradigm with separate heads. These might suffer from accumulative error or negative transfer effect. Instead, we argue that a favorable algorithm framework should be devised and optimized in pursuit of the ultimate goal, i.e. planning of the self-driving-car. Oriented at this goal, we revisit the key components within perception and prediction. We analyze each module and prioritize the tasks hierarchically, such that all these tasks contribute to planning (the goal). To this end, we introduce Unified Autonomous Driving (UniAD), the first comprehensive framework up-to-date that incorporates full-stack driving tasks in one network. It is exquisitely devised to leverage advantages of each module, and provide complementary feature abstractions for agent interaction from a global perspective. Tasks are communicated with unified query design to facilitate each other toward planning. We instantiate UniAD on the challenging nuScenes benchmark. With extensive ablations, the effectiveness of using such a philosophy is proven to surpass previous state-of-the-arts by a large margin in all aspects. The full suite of codebase and models would be available to facilitate future research in the community.
• Abstract（参考訳）: 現代の自動運転システムは、連続した順序、すなわち知覚、予測、計画におけるモジュラータスクとして特徴づけられる。 センサーとハードウェアが改良されるにつれて、より高度な知性を実現するために幅広いタスクをこなせるシステムを考案する傾向にある。 現代のアプローチでは、個々のタスクにスタンドアロンモデルをデプロイするか、別々のヘッドでマルチタスクパラダイムを設計するかのどちらかである。 これらは累積誤差や負の伝達効果に悩まされる。 代わりに、私たちは、最終目標、すなわち自動運転車の計画を追求するために、好ましいアルゴリズムフレームワークを考案し、最適化すべきだと論じる。 この目標に向けて、私たちは認識と予測の主要なコンポーネントを再考します。 これらのタスクが計画(目標)に寄与するように、各モジュールを分析し、階層的にタスクを優先順位付けします。 この目的のために,1つのネットワークにフルスタック運転タスクを組み込んだ,最新の包括的なフレームワークであるunified autonomous driving (uniad)を導入する。 各モジュールの利点を活用するために特別に考案され、グローバルの観点からエージェントインタラクションのための補完的な特徴抽象化を提供する。 タスクは統合クエリ設計と通信され、互いの計画を支援する。 挑戦的なnuScenesベンチマークでUniADをインスタンス化する。 このような哲学を使うことの有効性は、あらゆる面で、過去の最先端をはるかに上回っていることが証明されている。 コードベースとモデルの完全なスイートは、コミュニティの将来的な研究を促進するために利用できるだろう。

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