論文の概要: End-to-End Driving via Self-Supervised Imitation Learning Using Camera and LiDAR Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14329v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 07:16:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:56:52.706979
• Title: End-to-End Driving via Self-Supervised Imitation Learning Using Camera and LiDAR Data
• Title（参考訳）: カメラとLiDARデータを用いた自己監督的模倣学習によるエンドツーエンド運転
• Authors: Jin Bok Park, Jinkyu Lee, Muhyun Back, Hyunmin Han, David T. Ma, Sang Min Won, Sung Soo Hwang, Il Yong Chun,
• Abstract要約: 本論文は,E2E運転のための自己教師付き模倣学習(SSIL)として,最初の完全自己教師型学習フレームワークを提案する。 提案したSSILフレームワークは、コマンドデータを使用せずにE2E駆動ネットワークを学習できる。 3つの異なるベンチマークデータセットを用いた数値実験により,提案したSSILフレームワークは,教師付き学習と同等のE2E駆動精度を達成できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.849144123909844
• License:
• Abstract: In autonomous driving, the end-to-end (E2E) driving approach that predicts vehicle control signals directly from sensor data is rapidly gaining attention. To learn a safe E2E driving system, one needs an extensive amount of driving data and human intervention. Vehicle control data is constructed by many hours of human driving, and it is challenging to construct large vehicle control datasets. Often, publicly available driving datasets are collected with limited driving scenes, and collecting vehicle control data is only available by vehicle manufacturers. To address these challenges, this letter proposes the first fully self-supervised learning framework, self-supervised imitation learning (SSIL), for E2E driving, based on the self-supervised regression learning framework. The proposed SSIL framework can learn E2E driving networks without using driving command data. To construct pseudo steering angle data, proposed SSIL predicts a pseudo target from the vehicle's poses at the current and previous time points that are estimated with light detection and ranging sensors. In addition, we propose two modified E2E driving networks that predict driving commands depending on high-level instruction. Our numerical experiments with three different benchmark datasets demonstrate that the proposed SSIL framework achieves very comparable E2E driving accuracy with the supervised learning counterpart.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車では,センサデータから直接車両制御信号を予測するエンド・ツー・エンド(E2E)駆動方式が急速に注目されている。 安全なE2E運転システムを学ぶには、大量の運転データと人間の介入が必要である。 車両制御データは、人間の運転時間によって構築されており、大規模な車両制御データセットの構築は困難である。 一般に公開されている運転データセットは限られた運転シーンで収集され、車両制御データの収集は自動車メーカーによってのみ利用可能である。 これらの課題に対処するため、本稿では、自己教師付き回帰学習フレームワークに基づくE2E駆動のための、最初の完全自己教師付き学習フレームワークである自己教師型模倣学習(SSIL)を提案する。 提案したSSILフレームワークは、コマンドデータを使用せずにE2E駆動ネットワークを学習できる。 擬似ステアリング角データを構築するため,提案したSSILは,光検出および測光センサを用いて推定される現在および過去の時刻における車両の姿勢から擬似目標を予測した。 さらに,2つの改良されたE2E駆動ネットワークを提案する。 3つの異なるベンチマークデータセットを用いた数値実験により,提案したSSILフレームワークは,教師付き学習と同等のE2E駆動精度を達成できることを示した。

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