論文の概要: End-to-end Autonomous Driving using Deep Learning: A Systematic Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18636v1
• Date: Sun, 27 Aug 2023 17:43:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 15:08:32.529867
• Title: End-to-end Autonomous Driving using Deep Learning: A Systematic Review
• Title（参考訳）: ディープラーニングを用いたエンドツーエンド自動運転:システムレビュー
• Authors: Apoorv Singh
• Abstract要約: エンドツーエンドの自律運転(End-to-end autonomous driving)は、センサーの入力データやその他のメタデータを事前情報として取り込み、エゴ車の制御信号や計画された軌跡を直接出力する、完全に微分可能な機械学習システムである。 本稿では, 物体検出, セマンティックシーン理解, 物体追跡, 軌道予測, 軌道計画, 車両制御, 社会行動, コミュニケーションなど, 最新の機械学習技術をすべて体系的に検証し, このエンドツーエンドのタスクを実行する。
• 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: End-to-end autonomous driving is a fully differentiable machine learning system that takes raw sensor input data and other metadata as prior information and directly outputs the ego vehicle's control signals or planned trajectories. This paper attempts to systematically review all recent Machine Learning-based techniques to perform this end-to-end task, including, but not limited to, object detection, semantic scene understanding, object tracking, trajectory predictions, trajectory planning, vehicle control, social behavior, and communications. This paper focuses on recent fully differentiable end-to-end reinforcement learning and deep learning-based techniques. Our paper also builds taxonomies of the significant approaches by sub-grouping them and showcasing their research trends. Finally, this survey highlights the open challenges and points out possible future directions to enlighten further research on the topic.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンドの自律運転(End-to-end autonomous driving)は、センサー入力データやその他のメタデータを事前情報として取り込み、エゴ車の制御信号や計画された軌跡を直接出力する、完全に微分可能な機械学習システムである。 本稿では, 物体検出, 意味的シーン理解, 物体追跡, 軌道予測, 軌道計画, 車両制御, 社会行動, コミュニケーションなどを含む, エンドツーエンドタスクを行うための最近の機械学習技術をすべて体系的に検討する。 本稿では,近年の完全差別化可能なエンドツーエンド強化学習と深層学習技術に焦点を当てた。 また,これらをサブグループ化し,その研究動向を示すことにより,重要なアプローチの分類も構築した。 最後に、この調査はオープンな課題を強調し、このトピックに関するさらなる研究を啓蒙する今後の方向性を指摘する。

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