論文の概要: End-to-end Autonomous Driving: Challenges and Frontiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16927v3
• Date: Thu, 15 Aug 2024 13:55:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-16 19:24:40.558132
• Title: End-to-end Autonomous Driving: Challenges and Frontiers
• Title（参考訳）: エンドツーエンドの自動運転 - 課題とフロンティア
• Authors: Li Chen, Penghao Wu, Kashyap Chitta, Bernhard Jaeger, Andreas Geiger, Hongyang Li,
• Abstract要約: エンドツーエンドの自動運転におけるモチベーション、ロードマップ、方法論、課題、今後のトレンドについて、270以上の論文を包括的に分析する。 マルチモダリティ、解釈可能性、因果的混乱、堅牢性、世界モデルなど、いくつかの重要な課題を掘り下げます。 基礎モデルと視覚前訓練の現在の進歩と、これらの技術をエンドツーエンドの駆動フレームワークに組み込む方法について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.391430626264764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The autonomous driving community has witnessed a rapid growth in approaches that embrace an end-to-end algorithm framework, utilizing raw sensor input to generate vehicle motion plans, instead of concentrating on individual tasks such as detection and motion prediction. End-to-end systems, in comparison to modular pipelines, benefit from joint feature optimization for perception and planning. This field has flourished due to the availability of large-scale datasets, closed-loop evaluation, and the increasing need for autonomous driving algorithms to perform effectively in challenging scenarios. In this survey, we provide a comprehensive analysis of more than 270 papers, covering the motivation, roadmap, methodology, challenges, and future trends in end-to-end autonomous driving. We delve into several critical challenges, including multi-modality, interpretability, causal confusion, robustness, and world models, amongst others. Additionally, we discuss current advancements in foundation models and visual pre-training, as well as how to incorporate these techniques within the end-to-end driving framework. we maintain an active repository that contains up-to-date literature and open-source projects at https://github.com/OpenDriveLab/End-to-end-Autonomous-Driving.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車コミュニティは、検出やモーション予測といった個々のタスクに集中するのではなく、生のセンサー入力を使用して車両の動き計画を生成する、エンドツーエンドのアルゴリズムフレームワークを採用するアプローチの急速な成長を目撃している。 モジュールパイプラインと比較して、エンドツーエンドのシステムは、知覚と計画のための共同機能最適化の恩恵を受ける。 この分野は、大規模データセットの可用性、クローズドループ評価、そして挑戦的なシナリオで効果的に実行する自律運転アルゴリズムの必要性の増加により、繁栄している。 本調査では,270以上の論文を総合的に分析し,エンド・ツー・エンドの自動運転におけるモチベーション,ロードマップ,方法論,課題,今後の動向について考察する。 マルチモダリティ、解釈可能性、因果的混乱、堅牢性、世界モデルなど、いくつかの重要な課題を掘り下げます。 さらに、基礎モデルと視覚前訓練の現在の進歩と、これらの技術をエンドツーエンドの駆動フレームワークに組み込む方法について論じる。 私たちはhttps://github.com/OpenDriveLab/End-to-end-Autonomous-Driving.comで最新の文献とオープンソースプロジェクトを含むアクティブリポジトリを維持しています。

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