論文の概要: Parting with Misconceptions about Learning-based Vehicle Motion Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07962v2
• Date: Thu, 2 Nov 2023 17:23:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 17:18:57.292007
• Title: Parting with Misconceptions about Learning-based Vehicle Motion Planning
• Title（参考訳）: 学習に基づく車体運動計画の誤解を分かち合う
• Authors: Daniel Dauner, Marcel Hallgarten, Andreas Geiger, Kashyap Chitta
• Abstract要約: nuPlanは、自動車の運動計画研究の新しい時代を象徴している。 既存のシステムは、両方の要件を同時に満たすのに苦労しています。 本稿では,非常にシンプルで効率的なプランナを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.39229175273061
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The release of nuPlan marks a new era in vehicle motion planning research, offering the first large-scale real-world dataset and evaluation schemes requiring both precise short-term planning and long-horizon ego-forecasting. Existing systems struggle to simultaneously meet both requirements. Indeed, we find that these tasks are fundamentally misaligned and should be addressed independently. We further assess the current state of closed-loop planning in the field, revealing the limitations of learning-based methods in complex real-world scenarios and the value of simple rule-based priors such as centerline selection through lane graph search algorithms. More surprisingly, for the open-loop sub-task, we observe that the best results are achieved when using only this centerline as scene context (i.e., ignoring all information regarding the map and other agents). Combining these insights, we propose an extremely simple and efficient planner which outperforms an extensive set of competitors, winning the nuPlan planning challenge 2023.
• Abstract（参考訳）: nuPlanのリリースは、車両の運動計画研究の新しい時代であり、大規模な実世界のデータセットと、正確な短期計画と長期のエゴ予測の両方を必要とする評価スキームを提供する。 既存のシステムは、両方の要求を同時に満たすのに苦労している。 実際、これらのタスクは根本的に不一致であり、独立して対処すべきである。 さらに,現場におけるクローズドループ計画の現状を評価し,複雑な実世界のシナリオにおける学習に基づく手法の限界と,レーングラフ探索アルゴリズムによる中心線選択などの単純なルールに基づく事前情報の価値を明らかにする。 さらに驚くべきことに、オープンループのサブタスクでは、この中心線のみをシーンコンテキストとして使用する場合(つまり、地図やその他のエージェントに関するすべての情報を無視する場合)に、最良の結果が得られる。 これらの知見を組み合わせることで、非常にシンプルで効率的なプランナーを提案し、2023年のnuPlan計画コンテストで優勝した。

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