論文の概要: Infrastructure-based End-to-End Learning and Prevention of Driver Failure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12224v1
• Date: Tue, 21 Mar 2023 22:55:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 15:57:03.292969
• Title: Infrastructure-based End-to-End Learning and Prevention of Driver Failure
• Title（参考訳）: インフラストラクチャに基づくエンドツーエンド学習とドライバ障害の防止
• Authors: Noam Buckman, Shiva Sreeram, Mathias Lechner, Yutong Ban, Ramin Hasani, Sertac Karaman, Daniela Rus
• Abstract要約: フェールネットは、規模が拡大したミニ都市において、名目上と無謀なドライバーの両方の軌道上で、エンドツーエンドでトレーニングされた、繰り返しニューラルネットワークである。 制御障害、上流での認識エラー、ドライバーのスピードを正確に識別し、名目運転と区別することができる。 速度や周波数ベースの予測器と比較すると、FailureNetのリカレントニューラルネットワーク構造は予測能力を向上し、ハードウェアにデプロイすると84%以上の精度が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.0478623315416
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intelligent intersection managers can improve safety by detecting dangerous drivers or failure modes in autonomous vehicles, warning oncoming vehicles as they approach an intersection. In this work, we present FailureNet, a recurrent neural network trained end-to-end on trajectories of both nominal and reckless drivers in a scaled miniature city. FailureNet observes the poses of vehicles as they approach an intersection and detects whether a failure is present in the autonomy stack, warning cross-traffic of potentially dangerous drivers. FailureNet can accurately identify control failures, upstream perception errors, and speeding drivers, distinguishing them from nominal driving. The network is trained and deployed with autonomous vehicles in the MiniCity. Compared to speed or frequency-based predictors, FailureNet's recurrent neural network structure provides improved predictive power, yielding upwards of 84% accuracy when deployed on hardware.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントな交差点管理者は、自動運転車の危険なドライバーや障害モードを検出し、交差点に近づいてくる車両に警告を発することで安全性を向上させることができる。 本研究では,大規模都市における名目および無謀なドライバーの軌跡を終末的に学習するニューラルネットワークであるFailureNetを紹介する。 failurenetは、交差点に近づく車両の姿勢を観察し、自律性スタックに障害が存在するかどうかを検知し、潜在的に危険なドライバーのクロストラフィックに警告する。 failurenetは、制御障害、上流の知覚エラー、ドライバーのスピードを正しく識別し、名目上の運転と区別することができる。 このネットワークはMiniCityの自動運転車で訓練され、展開されている。 速度や周波数ベースの予測器と比較すると、FailureNetのリカレントニューラルネットワーク構造は予測能力を改善し、ハードウェアにデプロイすると84%以上の精度が得られる。

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