論文の概要: SuperDriverAI: Towards Design and Implementation for End-to-End
Learning-based Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10443v1
- Date: Sun, 14 May 2023 10:13:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-19 19:07:51.616273
- Title: SuperDriverAI: Towards Design and Implementation for End-to-End
Learning-based Autonomous Driving
- Title（参考訳）: SuperDriverAI: エンドツーエンド学習型自動運転の設計と実装に向けて
- Authors: Shunsuke Aoki, Issei Yamamoto, Daiki Shiotsuka, Yuichi Inoue, Kento
Tokuhiro, and Keita Miwa
- Abstract要約: 我々はSuperDriver AIというエンド・ツー・エンドの学習に基づく自律走行システムを提案する。
Deep Neural Networks (DNN)は、経験豊富な人間ドライバーから運転行動とポリシーを学び、運転操作を決定する。
我々は東京の1つの運転シナリオで150回の走行を収集し、現実世界の車両でSuperDriver AIのデモを見せた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fully autonomous driving has been widely studied and is becoming increasingly
feasible. However, such autonomous driving has yet to be achieved on public
roads, because of various uncertainties due to surrounding human drivers and
pedestrians. In this paper, we present an end-to-end learningbased autonomous
driving system named SuperDriver AI, where Deep Neural Networks (DNNs) learn
the driving actions and policies from the experienced human drivers and
determine the driving maneuvers to take while guaranteeing road safety. In
addition, to improve robustness and interpretability, we present a slit model
and a visual attention module. We build a datacollection system and emulator
with real-world hardware, and we also test the SuperDriver AI system with
real-world driving scenarios. Finally, we have collected 150 runs for one
driving scenario in Tokyo, Japan, and have shown the demonstration of
SuperDriver AI with the real-world vehicle.
- Abstract（参考訳）: 完全自動運転は広く研究され、ますます実現可能になっている。
しかし、周囲のドライバーや歩行者による様々な不確実性のため、公道での自動運転はまだ実現されていない。
本稿では,Deep Neural Networks(DNN)が経験豊富なドライバから運転動作とポリシーを学習し,道路安全を確保しながら運転操作を決定する,SuperDriver AIというエンドツーエンドの学習ベース自動運転システムを提案する。
さらに,頑健性と解釈性を向上させるため,スリットモデルと視覚的注意モジュールを提案する。
我々は、実世界のハードウェアでデータ収集システムとエミュレータを構築し、実世界の運転シナリオでSuperDriver AIシステムをテストする。
最後に,1回の運転シナリオで150ランを収集し,実世界の車両を用いたスーパードライバーaiのデモンストレーションを行った。
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