論文の概要: Interpretable Motion Planner for Urban Driving via Hierarchical Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13986v1
• Date: Fri, 24 Mar 2023 13:18:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 14:29:08.517601
• Title: Interpretable Motion Planner for Urban Driving via Hierarchical Imitation Learning
• Title（参考訳）: 階層的模倣学習による都市走行の解釈可能な運動プランナ
• Authors: Bikun Wang, Zhipeng Wang, Chenhao Zhu, Zhiqiang Zhang, Zhichen Wang, Penghong Lin, Jingchu Liu and Qian Zhang
• Abstract要約: 本稿では,ハイレベルグリッドベース行動プランナと低レベル軌道プランナを含む階層的模倣手法を提案する。 本手法をクローズドループシミュレーションと実世界走行の両方で評価し,複雑な都市自律運転シナリオにおいて,ニューラルネットワークプランナが優れた性能を発揮したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.280496662905411
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning-based approaches have achieved impressive performance for autonomous driving and an increasing number of data-driven works are being studied in the decision-making and planning module. However, the reliability and the stability of the neural network is still full of challenges. In this paper, we introduce a hierarchical imitation method including a high-level grid-based behavior planner and a low-level trajectory planner, which is not only an individual data-driven driving policy and can also be easily embedded into the rule-based architecture. We evaluate our method both in closed-loop simulation and real world driving, and demonstrate the neural network planner has outstanding performance in complex urban autonomous driving scenarios.
• Abstract（参考訳）: 学習ベースのアプローチは、自律運転において目覚ましいパフォーマンスを達成し、意思決定と計画モジュールでデータ駆動の作業が研究されている。 しかし、ニューラルネットワークの信頼性と安定性は依然として課題に満ちている。 本稿では,個々のデータ駆動型運転方針だけでなく,ルールベースのアーキテクチャにも容易に組み込むことが可能な,高レベルグリッドベースの行動プランナーと低レベル軌道プランナーを含む階層的模倣手法を提案する。 本手法をクローズドループシミュレーションと実世界走行の両方で評価し,複雑な都市自律運転シナリオにおいて,ニューラルネットワークプランナが優れた性能を示した。

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