論文の概要: Rethinking Integration of Prediction and Planning in Deep Learning-Based Automated Driving Systems: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05731v1
• Date: Thu, 10 Aug 2023 17:53:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 11:39:55.671255
• Title: Rethinking Integration of Prediction and Planning in Deep Learning-Based Automated Driving Systems: A Review
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく自動運転システムにおける予測と計画の統合再考
• Authors: Steffen Hagedorn, Marcel Hallgarten, Martin Stoll, Alexandru Condurache
• Abstract要約: 最近の研究は、安全で効率的で快適な運転を実現するためには、相互依存のジョイントステップにおける予測と計画の統合が必要であることを示唆している。 我々は、最先端のディープラーニングベースの予測、計画、統合予測と計画モデルについて体系的にレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Automated driving has the potential to revolutionize personal, public, and freight mobility. Besides the enormous challenge of perception, i.e. accurately perceiving the environment using available sensor data, automated driving comprises planning a safe, comfortable, and efficient motion trajectory. To promote safety and progress, many works rely on modules that predict the future motion of surrounding traffic. Modular automated driving systems commonly handle prediction and planning as sequential separate tasks. While this accounts for the influence of surrounding traffic on the ego-vehicle, it fails to anticipate the reactions of traffic participants to the ego-vehicle's behavior. Recent works suggest that integrating prediction and planning in an interdependent joint step is necessary to achieve safe, efficient, and comfortable driving. While various models implement such integrated systems, a comprehensive overview and theoretical understanding of different principles are lacking. We systematically review state-of-the-art deep learning-based prediction, planning, and integrated prediction and planning models. Different facets of the integration ranging from model architecture and model design to behavioral aspects are considered and related to each other. Moreover, we discuss the implications, strengths, and limitations of different integration methods. By pointing out research gaps, describing relevant future challenges, and highlighting trends in the research field, we identify promising directions for future research.
• Abstract（参考訳）: 自動走行は個人、公共、貨物の移動に革命をもたらす可能性がある。 センサデータを使って環境を正確に認識するなど、知覚という大きな課題に加えて、自動運転は安全で快適で効率的な動きの軌跡を計画する。 安全と進歩を促進するために、多くの作品が周辺の交通の将来の動きを予測するモジュールに依存している。 モジュール化された自動運転システムは、予測と計画を逐次別タスクとして処理する。 このことは、周囲の交通がエゴ車両に与える影響を説明するが、エゴ車両の行動に対する交通参加者の反応を予測できない。 最近の研究は、安全で効率的で快適な運転を実現するためには、相互依存的なジョイントステップに予測と計画を統合する必要があることを示唆している。 様々なモデルがこのような統合システムを実装する一方で、様々な原理に関する包括的概要と理論的理解は欠如している。 我々は,最先端のディープラーニングに基づく予測・計画・統合予測・計画モデルを体系的にレビューする。 モデルアーキテクチャやモデル設計から行動的側面まで、統合のさまざまな側面が考慮され、互いに関連しています。 さらに,異なる統合手法の意義,強み,限界についても論じる。 研究のギャップを指摘し,今後の課題を述べるとともに,研究分野の傾向を強調することで,今後の研究の方向性を明らかにする。

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