Fugu-MT 論文翻訳(概要): What Matters to Enhance Traffic Rule Compliance of Imitation Learning for End-to-End Autonomous Driving

論文の概要: What Matters to Enhance Traffic Rule Compliance of Imitation Learning for End-to-End Autonomous Driving

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07808v3
Date: Thu, 12 Sep 2024 08:38:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-13 22:36:48.204953
Title: What Matters to Enhance Traffic Rule Compliance of Imitation Learning for End-to-End Autonomous Driving
Title（参考訳）: エンド・ツー・エンド自動運転における模倣学習の交通規則適合性を高めるために何が必要か
Authors: Hongkuan Zhou, Wei Cao, Aifen Sui, Zhenshan Bing,
Abstract要約: そこで我々は,P-CSGを提案する。P-CSG,P-CSG,P-CSG,P-CSG,P-CSG,P-CSG,P-CSG。本稿では,赤信号,停止標識,曲率速度ペナルティという3つの罰則を導入し,エージェントが交通規則に敏感になるようにした。 FGSMやDot攻撃などの敵攻撃に対するロバストネス評価を行ったところ,他のベースラインモデルと比較してロバストネスが著しく増加した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.191916541924813
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: End-to-end autonomous driving, where the entire driving pipeline is replaced with a single neural network, has recently gained research attention because of its simpler structure and faster inference time. Despite this appealing approach largely reducing the complexity in the driving pipeline, it also leads to safety issues because the trained policy is not always compliant with the traffic rules. In this paper, we proposed P-CSG, a penalty-based imitation learning approach with contrastive-based cross semantics generation sensor fusion technologies to increase the overall performance of end-to-end autonomous driving. In this method, we introduce three penalties - red light, stop sign, and curvature speed penalty to make the agent more sensitive to traffic rules. The proposed cross semantics generation helps to align the shared information of different input modalities. We assessed our model's performance using the CARLA Leaderboard - Town 05 Long Benchmark and Longest6 Benchmark, achieving 8.5% and 2.0% driving score improvement compared to the baselines. Furthermore, we conducted robustness evaluations against adversarial attacks like FGSM and Dot attacks, revealing a substantial increase in robustness compared to other baseline models. More detailed information can be found at https://hk-zh.github.io/p-csg-plus.
Abstract（参考訳）: 運転パイプライン全体を1つのニューラルネットワークに置き換えるエンドツーエンドの自動運転は、構造がシンプルで推論時間が速いため、最近研究の注目を集めている。この魅力的なアプローチは、運転パイプラインの複雑さを大幅に削減しますが、トレーニングされたポリシーが常に交通ルールに準拠しているとは限らないため、安全上の問題にもつながります。本稿では,P-CSGを提案する。P-CSG,P-CSG,P-CSG,P-CSG,P-CSG,P-CSG,P-CSG,P-CSG。本手法では,赤信号,停止標識,曲率速度ペナルティという3つの罰則を導入し,エージェントが交通規則に敏感になるようにした。提案したクロスセマンティクス生成は、異なる入力モダリティの共有情報を整合させるのに役立つ。 CARLA Leaderboard - Town 05 Long BenchmarkとLongest6 Benchmarkを使用して、モデルのパフォーマンスを評価しました。さらに,FGSMやDot攻撃などの敵攻撃に対するロバストネス評価を行い,他のベースラインモデルと比較してロバストネスが有意に増加したことを明らかにした。詳細はhttps://hk-zh.github.io/p-csg-plusで確認できる。

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