論文の概要: Sim2real and Digital Twins in Autonomous Driving: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01263v1
- Date: Tue, 2 May 2023 09:00:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-03 14:54:20.769703
- Title: Sim2real and Digital Twins in Autonomous Driving: A Survey
- Title（参考訳）: Sim2realとDigital Twinsの自動運転に関する調査
- Authors: Xuemin Hu, Shen Li, Tingyu Huang, Bo Tang, Long Chen
- Abstract要約: シミュレーションで学んだ運転知識を現実に適応させる方法が重要な問題となっている。
仮想シミュレーションの世界は、照明、テクスチャ、車両のダイナミクス、エージェントの振る舞いなど多くの面で現実世界と異なる。
近年,シミュレーションから現実への知識伝達(sim2real)とデジタル双生児の学習(DT)の2つのカテゴリに大きく分類できる,現実ギャップ問題に対処するための様々なアプローチが研究されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.426987839677757
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Safety and cost are two important concerns for the development of autonomous
driving technologies. From the academic research to commercial applications of
autonomous driving vehicles, sufficient simulation and real world testing are
required. In general, a large scale of testing in simulation environment is
conducted and then the learned driving knowledge is transferred to the real
world, so how to adapt driving knowledge learned in simulation to reality
becomes a critical issue. However, the virtual simulation world differs from
the real world in many aspects such as lighting, textures, vehicle dynamics,
and agents' behaviors, etc., which makes it difficult to bridge the gap between
the virtual and real worlds. This gap is commonly referred to as the reality
gap (RG). In recent years, researchers have explored various approaches to
address the reality gap issue, which can be broadly classified into two
categories: transferring knowledge from simulation to reality (sim2real) and
learning in digital twins (DTs). In this paper, we consider the solutions
through the sim2real and DTs technologies, and review important applications
and innovations in the field of autonomous driving. Meanwhile, we show the
state-of-the-arts from the views of algorithms, models, and simulators, and
elaborate the development process from sim2real to DTs. The presentation also
illustrates the far-reaching effects of the development of sim2real and DTs in
autonomous driving.
- Abstract（参考訳）: 安全とコストは、自動運転技術の開発において重要な2つの問題である。
学術研究から自動運転車の商用利用まで、十分なシミュレーションと実世界のテストが必要となる。
一般に,シミュレーション環境における大規模なテストを実施し,学習した運転知識を現実世界に伝達することにより,シミュレーションで学んだ運転知識を現実に適応させる方法が重要となる。
しかし, 仮想シミュレーションの世界は, 照明, テクスチャ, 車両力学, エージェントの挙動など, 現実世界とは異なっており, 仮想世界と現実世界のギャップを埋めることが困難である。
このギャップは一般に現実ギャップ(real reality gap, rg)と呼ばれる。
近年,シミュレーションから現実への知識伝達(sim2real)とデジタル双生児の学習(DT)の2つのカテゴリに大きく分類できる,現実ギャップ問題に対処するための様々なアプローチが研究されている。
本稿では, sim2real と DTs 技術によるソリューションについて考察し, 自動運転分野における重要な応用とイノベーションを概観する。
一方,アルゴリズム,モデル,シミュレータの視点から最新技術を紹介し,sim2real から DT までの開発プロセスについて詳しく述べる。
また、このプレゼンテーションでは、自動運転におけるsim2realとDTの開発がもたらす影響についても説明している。
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