論文の概要: Tactics2D: A Highly Modular and Extensible Simulator for Driving Decision-making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11058v3
• Date: Mon, 20 May 2024 10:13:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 00:10:05.611909
• Title: Tactics2D: A Highly Modular and Extensible Simulator for Driving Decision-making
• Title（参考訳）: Tactics2D: 意思決定のための高度にモジュラーで拡張可能なシミュレータ
• Authors: Yueyuan Li, Songan Zhang, Mingyang Jiang, Xingyuan Chen, Yeqiang Qian, Chunxiang Wang, Ming Yang,
• Abstract要約: 既存のシミュレータは、様々なシナリオや、交通参加者のためのインタラクティブな振る舞いモデルで不足することが多い。 Tactics2Dは、道路要素、交通規制、行動モデル、車両の物理シミュレーション、イベント検出機構を含む、交通シナリオ構築へのモジュラーアプローチを採用する。 ユーザは、パブリックデータセットとユーザによる実世界のデータの両方を活用することで、さまざまなシナリオで意思決定モデルを駆動するパフォーマンスを効果的に評価できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.795867304772404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simulation is a prospective method for generating diverse and realistic traffic scenarios to aid in the development of driving decision-making systems. However, existing simulators often fall short in diverse scenarios or interactive behavior models for traffic participants. This deficiency underscores the need for a flexible, reliable, user-friendly open-source simulator. Addressing this challenge, Tactics2D adopts a modular approach to traffic scenario construction, encompassing road elements, traffic regulations, behavior models, physics simulations for vehicles, and event detection mechanisms. By integrating numerous commonly utilized algorithms and configurations, Tactics2D empowers users to construct their driving scenarios effortlessly, just like assembling building blocks. Users can effectively evaluate the performance of driving decision-making models across various scenarios by leveraging both public datasets and user-collected real-world data. For access to the source code and community support, please visit the official GitHub page for Tactics2D at https://github.com/WoodOxen/Tactics2D.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションは多様で現実的な交通シナリオを生成するための先進的な手法であり、運転意思決定システムの開発を支援する。 しかし、既存のシミュレータは、様々なシナリオや、交通参加者の対話的行動モデルでは不足することが多い。 この欠陥は、柔軟で信頼性が高く、ユーザフレンドリなオープンソースシミュレータの必要性を浮き彫りにする。 この課題に対処するため、Tactics2Dでは、道路要素、交通規制、行動モデル、車両の物理シミュレーション、イベント検出機構を含む、交通シナリオ構築へのモジュラーアプローチを採用している。 広く利用されているアルゴリズムと構成を統合することで、Tactics2Dは、ビルディングブロックを組み立てるように、ユーザが強制的に駆動シナリオを構築することができる。 ユーザは、パブリックデータセットとユーザによる実世界のデータの両方を活用することで、さまざまなシナリオで意思決定モデルを駆動するパフォーマンスを効果的に評価できる。 ソースコードとコミュニティのサポートにアクセスするには、https://github.com/WoodOxen/Tactics2Dの公式GitHubページを参照してほしい。

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