論文の概要: Recent Advancements in End-to-End Autonomous Driving using Deep Learning: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04370v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 07:00:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 14:02:37.083785
• Title: Recent Advancements in End-to-End Autonomous Driving using Deep Learning: A Survey
• Title（参考訳）: ディープラーニングを用いたエンドツーエンド自動運転の最近の進歩
• Authors: Pranav Singh Chib, Pravendra Singh
• Abstract要約: エンド・ツー・エンドの運転は、モジュラーシステムに関連する欠点を回避するため、有望なパラダイムである。 エンド・ツー・エンド自動運転の最近の進歩は分析され、基礎原理に基づいて研究が分類される。 本稿では,最先端の評価,課題の特定,今後の可能性を探る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.160616423673375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: End-to-End driving is a promising paradigm as it circumvents the drawbacks associated with modular systems, such as their overwhelming complexity and propensity for error propagation. Autonomous driving transcends conventional traffic patterns by proactively recognizing critical events in advance, ensuring passengers' safety and providing them with comfortable transportation, particularly in highly stochastic and variable traffic settings. This paper presents a comprehensive review of the End-to-End autonomous driving stack. It provides a taxonomy of automated driving tasks wherein neural networks have been employed in an End-to-End manner, encompassing the entire driving process from perception to control, while addressing key challenges encountered in real-world applications. Recent developments in End-to-End autonomous driving are analyzed, and research is categorized based on underlying principles, methodologies, and core functionality. These categories encompass sensorial input, main and auxiliary output, learning approaches ranging from imitation to reinforcement learning, and model evaluation techniques. The survey incorporates a detailed discussion of the explainability and safety aspects. Furthermore, it assesses the state-of-the-art, identifies challenges, and explores future possibilities. We maintained the latest advancements and their corresponding open-source implementations at https://github.com/Pranav-chib/Recent-Advancements-in-End-to-End-Autonomous-Driving-using-Deep-Learn ing.
• Abstract（参考訳）: エンド・ツー・エンドの運転は、過大な複雑さやエラーの伝播の確率といったモジュラーシステムに関連する欠点を回避するため、有望なパラダイムである。 自動運転は、乗客の安全を保証し、特に高度に確率的かつ可変的な交通状況において快適な交通手段を提供することによって、従来の交通パターンを超越する。 本稿では,エンド・ツー・エンド自動運転スタックについて概観する。 ニューラルネットワークがエンドツーエンドで採用されている自動運転タスクの分類を提供し、現実のアプリケーションで発生する重要な課題に対処すると同時に、知覚から制御までの運転プロセス全体を包含する。 エンド・ツー・エンド自動運転の最近の進歩は分析され、基礎となる原理、方法論、コア機能に基づいて研究が分類される。 これらのカテゴリは、感覚入力、主出力と補助出力、模倣から強化学習までの学習アプローチ、モデル評価技術を含む。 この調査には、説明可能性と安全性に関する詳細な議論が含まれている。 さらに、最先端の評価、課題の特定、将来の可能性を探求する。 我々は最新の進歩とそれに対応するオープンソース実装をhttps://github.com/Pranav-chib/Recent-Advancements-in-End-to-End-Autonomous-Driving-using-Deep-Learn ingで維持した。

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