論文の概要: Pixel State Value Network for Combined Prediction and Planning in Interactive Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07706v1
• Date: Wed, 11 Oct 2023 17:57:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 21:16:50.049694
• Title: Pixel State Value Network for Combined Prediction and Planning in Interactive Environments
• Title（参考訳）: インタラクティブ環境における予測と計画を組み合わせたピクセル状態値ネットワーク
• Authors: Sascha Rosbach, Stefan M. Leupold, Simon Gro{\ss}johann and Stefan Roth
• Abstract要約: 本研究は,予測と計画を組み合わせた深層学習手法を提案する。 U-Netアーキテクチャを持つ条件付きGANは、2つの高解像度画像シーケンスを予測するために訓練される。 結果は、対立する目的の中で車線の変化のような複雑な状況において直感的な行動を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.117828575880303
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated vehicles operating in urban environments have to reliably interact with other traffic participants. Planning algorithms often utilize separate prediction modules forecasting probabilistic, multi-modal, and interactive behaviors of objects. Designing prediction and planning as two separate modules introduces significant challenges, particularly due to the interdependence of these modules. This work proposes a deep learning methodology to combine prediction and planning. A conditional GAN with the U-Net architecture is trained to predict two high-resolution image sequences. The sequences represent explicit motion predictions, mainly used to train context understanding, and pixel state values suitable for planning encoding kinematic reachability, object dynamics, safety, and driving comfort. The model can be trained offline on target images rendered by a sampling-based model-predictive planner, leveraging real-world driving data. Our results demonstrate intuitive behavior in complex situations, such as lane changes amidst conflicting objectives.
• Abstract（参考訳）: 都市環境で動作する自動運転車は、他の交通参加者と確実に対話しなければならない。 計画アルゴリズムは、オブジェクトの確率的、マルチモーダル、インタラクティブな振る舞いを予測する別々の予測モジュールを使用することが多い。 予測と計画を2つの別々のモジュールとして設計することは、特にこれらのモジュールの相互依存のために大きな課題をもたらす。 本研究は,予測と計画を組み合わせた深層学習手法を提案する。 U-Netアーキテクチャの条件付きGANをトレーニングし、2つの高解像度画像シーケンスを予測する。 シーケンスは、主にコンテキスト理解のトレーニングに使用される明示的な動作予測と、キネマティックリーチビリティ、オブジェクトダイナミクス、安全性、運転快適性の計画に適したピクセル状態値を表す。 モデルは、実世界の運転データを利用して、サンプリングベースのモデル予測プランナーによってレンダリングされたターゲットイメージでオフラインでトレーニングすることができる。 本研究は, 複雑な状況下での直感的な挙動を示すものである。

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