論文の概要: PPAD: Iterative Interactions of Prediction and Planning for End-to-end Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08100v3
• Date: Wed, 27 Mar 2024 04:00:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 22:42:58.903252
• Title: PPAD: Iterative Interactions of Prediction and Planning for End-to-end Autonomous Driving
• Title（参考訳）: PPAD:エンドツーエンド自動運転の予測と計画の反復的相互作用
• Authors: Zhili Chen, Maosheng Ye, Shuangjie Xu, Tongyi Cao, Qifeng Chen,
• Abstract要約: PPAD(Iterative Interaction of Prediction and Planning Autonomous Driving)は、予測と計画のより良い統合を目的とした、タイムステップワイドなインタラクションである。 我々は,階層的動的キーオブジェクトに着目したego-to-agent,ego-to-map,ego-to-BEVインタラクション機構を設計し,インタラクションをモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.89801036693292
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a new interaction mechanism of prediction and planning for end-to-end autonomous driving, called PPAD (Iterative Interaction of Prediction and Planning Autonomous Driving), which considers the timestep-wise interaction to better integrate prediction and planning. An ego vehicle performs motion planning at each timestep based on the trajectory prediction of surrounding agents (e.g., vehicles and pedestrians) and its local road conditions. Unlike existing end-to-end autonomous driving frameworks, PPAD models the interactions among ego, agents, and the dynamic environment in an autoregressive manner by interleaving the Prediction and Planning processes at every timestep, instead of a single sequential process of prediction followed by planning. Specifically, we design ego-to-agent, ego-to-map, and ego-to-BEV interaction mechanisms with hierarchical dynamic key objects attention to better model the interactions. The experiments on the nuScenes benchmark show that our approach outperforms state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 予測と計画の時間的相互作用を考慮した, PPAD (Iterative Interaction of Prediction and Planning autonomous Driving) と呼ばれる, エンドツーエンドの自動運転の予測と計画のための新たなインタラクション機構を提案する。 エゴ車両は、周囲のエージェント(例えば、車両、歩行者)とその局所道路条件の軌跡予測に基づいて、各タイミングで運動計画を実行する。 既存のエンドツーエンドの自律走行フレームワークとは異なり、PPADは、予測と計画のプロセスを各タイミングでインターリーブすることで、エゴ、エージェント、動的環境間の相互作用を自己回帰的にモデル化する。 具体的には,ego-to-agent,ego-to-map,ego-to-BEVインタラクション機構を設計し,階層的動的キーオブジェクトに着目し,インタラクションをモデル化する。 nuScenesベンチマークの実験により、我々の手法は最先端の手法よりも優れていることが示された。

関連論文リスト

• DiFSD: Ego-Centric Fully Sparse Paradigm with Uncertainty Denoising and Iterative Refinement for Efficient End-to-End Self-Driving [55.53171248839489]
  我々は、エンドツーエンドの自動運転のためのエゴ中心の完全スパースパラダイムであるDiFSDを提案する。 特に、DiFSDは主にスパース知覚、階層的相互作用、反復的な運動プランナーから構成される。 nuScenesとBench2Driveデータセットで実施された実験は、DiFSDの優れた計画性能と優れた効率を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-15T15:55:24Z)
• AMP: Autoregressive Motion Prediction Revisited with Next Token Prediction for Autonomous Driving [59.94343412438211]
  本稿では,GPT方式の次のトークン動作予測を動作予測に導入する。 同種単位-ワードからなる言語データとは異なり、運転シーンの要素は複雑な空間的・時間的・意味的な関係を持つ可能性がある。 そこで本稿では,情報集約と位置符号化スタイルの異なる3つの因子化アテンションモジュールを用いて,それらの関係を捉えることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T06:22:37Z)
• Interactive Joint Planning for Autonomous Vehicles [19.479300967537675]
  対話的な運転シナリオでは、あるエージェントの行動が隣人の行動に大きな影響を及ぼす。 本稿では,MPCを学習予測モデルでブリッジする対話型共同計画(Interactive Joint Planning, IJP)を提案する。 IJPは、共同最適化やサンプリングベースの計画を実行することなく、ベースラインを大幅に上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-27T17:48:25Z)
• The Integration of Prediction and Planning in Deep Learning Automated Driving Systems: A Review [43.30610493968783]
  我々は、最先端のディープラーニングベースの計画システムについてレビューし、どのように予測を統合するかに焦点を当てる。 異なる統合原則の意味、強み、限界について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-10T17:53:03Z)
• Deep Interactive Motion Prediction and Planning: Playing Games with Motion Prediction Models [162.21629604674388]
  本研究は,新しい対話型マルチエージェントニューラルネットワークポリシを予測モデルの一部として使用するゲーム理論モデル予測制御器(MPC)を提案する。 本手法の成功の基礎は,周辺エージェントの状態と地図情報に基づいて車両を操縦できる,新しいマルチエージェントポリシーネットワークの設計である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-05T17:58:18Z)
• End-to-End Interactive Prediction and Planning with Optical Flow Distillation for Autonomous Driving [16.340715765227475]
  本稿では,自律運転のためのエンドツーエンド対話型ニューラルモーションプランナ(INMP)を提案する。 INMPはまず鳥の目線空間で特徴マップを生成し、それを処理して他のエージェントを検出し、インタラクティブな予測と計画を共同で実行します。 また, 実時間推定速度を維持しつつ, ネットワーク性能を効果的に向上できる光フロー蒸留パラダイムを採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-18T14:05:18Z)
• Deep Structured Reactive Planning [94.92994828905984]
  自動運転のための新しいデータ駆動型リアクティブ計画目標を提案する。 本モデルは,非常に複雑な操作を成功させる上で,非反応性変種よりも優れることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-18T01:43:36Z)
• PiP: Planning-informed Trajectory Prediction for Autonomous Driving [69.41885900996589]
  マルチエージェント設定における予測問題に対処するために,計画インフォームド・トラジェクトリ予測(PiP)を提案する。 本手法は,エゴカーの計画により予測過程を通知することにより,高速道路のデータセット上でのマルチエージェント予測の最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-25T16:09:54Z)
• Social-WaGDAT: Interaction-aware Trajectory Prediction via Wasserstein Graph Double-Attention Network [29.289670231364788]
  本稿では,マルチエージェント軌道予測のためのジェネリック生成ニューラルシステムを提案する。 また、車両軌道予測に効率的なキネマティック拘束層を応用した。 提案システムは,軌道予測のための3つの公開ベンチマークデータセットを用いて評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T20:11:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。