論文の概要: Language Conditioned Traffic Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07947v1
• Date: Sun, 16 Jul 2023 05:10:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 16:51:16.168559
• Title: Language Conditioned Traffic Generation
• Title（参考訳）: 言語条件付き交通生成
• Authors: Shuhan Tan, Boris Ivanovic, Xinshuo Weng, Marco Pavone, Philipp Kraehenbuehl
• Abstract要約: LCTGenは、トランスフォーマーベースのデコーダアーキテクチャを備えた、大規模な言語モデルである。 初期トラフィック分布と各車両のダイナミックスを生成する。 LCTGenは、非条件と条件付きの両方のトラフィックシーン生成において、リアリズムと忠実さの点で、事前の作業よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.71751991840586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulation forms the backbone of modern self-driving development. Simulators help develop, test, and improve driving systems without putting humans, vehicles, or their environment at risk. However, simulators face a major challenge: They rely on realistic, scalable, yet interesting content. While recent advances in rendering and scene reconstruction make great strides in creating static scene assets, modeling their layout, dynamics, and behaviors remains challenging. In this work, we turn to language as a source of supervision for dynamic traffic scene generation. Our model, LCTGen, combines a large language model with a transformer-based decoder architecture that selects likely map locations from a dataset of maps, and produces an initial traffic distribution, as well as the dynamics of each vehicle. LCTGen outperforms prior work in both unconditional and conditional traffic scene generation in terms of realism and fidelity. Code and video will be available at https://ariostgx.github.io/lctgen.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションは現代の自動運転開発のバックボーンを形成する。 シミュレーターは、人間や車、環境を危険にさらすことなく、運転システムの開発、テスト、改善を支援する。 しかしシミュレーターは、現実的でスケーラブルで興味深いコンテンツに依存しているため、大きな課題に直面している。 近年のレンダリングとシーン再構築の進歩は静的なシーンアセットの作成に大きく貢献しているが、レイアウト、ダイナミックス、振る舞いのモデリングは依然として困難である。 本研究では,動的交通シーン生成の監督源として言語に目を向ける。 当社のモデルであるlctgenは、大規模な言語モデルとトランスフォーマベースのデコーダアーキテクチャを組み合わせることで、マップのデータセットから可能性の高いマップロケーションを選択し、初期トラフィック分布と各車両のダイナミクスを生成します。 LCTGenは、非条件と条件付きの両方のトラフィックシーン生成において、リアリズムと忠実さの点で、事前の作業よりも優れています。 コードとビデオはhttps://ariostgx.github.io/lctgenで入手できる。

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