論文の概要: Exploration of the Assessment for AVP Algorithm Training in Underground
Parking Garages Simulation Scenario
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08410v1
- Date: Tue, 17 Oct 2023 09:07:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-19 14:03:13.672586
- Title: Exploration of the Assessment for AVP Algorithm Training in Underground
Parking Garages Simulation Scenario
- Title(参考訳): 地下駐車場シミュレーションシナリオにおけるappアルゴリズム学習の評価の検討
- Authors: Wenjin Li
- Abstract要約: 自動運転車の自動運転バレットパーキング(AVP)機能は現在、最も単純なパーキングタスクを処理できる。
AVPアルゴリズムが複雑なシナリオに適応し、任意の状況でパーキングタスクを完了するためには、さらなるトレーニングが必要である。
本稿では,事前に入力された2次元地下駐車場構造計画に基づいて,様々な難易度を有する3次元地下駐車場シミュレーションシナリオを自動生成する手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The autonomous valet parking (AVP) functionality in self-driving vehicles is
currently capable of handling most simple parking tasks. However, further
training is necessary to enable the AVP algorithm to adapt to complex scenarios
and complete parking tasks in any given situation. Training algorithms with
real-world data is time-consuming and labour-intensive, and the current state
of constructing simulation environments is predominantly manual. This paper
introduces an approach to automatically generate 3D underground garage
simulation scenarios of varying difficulty levels based on pre-input 2D
underground parking structure plans.
- Abstract(参考訳): 自動運転車の自動運転バレットパーキング(AVP)機能は現在、最も単純なパーキングタスクを処理できる。
しかし、AVPアルゴリズムが複雑なシナリオに適応し、任意の状況でパーキングタスクを完了するためには、さらなるトレーニングが必要である。
実世界のデータを用いたトレーニングアルゴリズムは時間がかかり、労働集約的であり、シミュレーション環境の構築の現状は主に手作業である。
本稿では,事前入力された2次元地下駐車場計画に基づいて,難易度レベルの異なる3次元地下ガレージシミュレーションシナリオを自動的に生成する手法を提案する。
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