論文の概要: Towards Knowledge-driven Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04316v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 14:17:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 14:41:34.015486
• Title: Towards Knowledge-driven Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 知識駆動型自動運転に向けて
• Authors: Xin Li, Yeqi Bai, Pinlong Cai, Licheng Wen, Daocheng Fu, Bo Zhang, Xuemeng Yang, Xinyu Cai, Tao Ma, Jianfei Guo, Xing Gao, Min Dou, Botian Shi, Yong Liu, Liang He, Yu Qiao
• Abstract要約: 本稿では,新しい知識駆動型自動運転技術について考察する。 我々の調査は、現在の自動運転システムの限界を浮き彫りにしている。 認知、一般化、生涯学習の能力を備えた知識駆動型手法は、これらの課題を克服するための有望な方法として浮上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.827826305371474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper explores the emerging knowledge-driven autonomous driving technologies. Our investigation highlights the limitations of current autonomous driving systems, in particular their sensitivity to data bias, difficulty in handling long-tail scenarios, and lack of interpretability. Conversely, knowledge-driven methods with the abilities of cognition, generalization and life-long learning emerge as a promising way to overcome these challenges. This paper delves into the essence of knowledge-driven autonomous driving and examines its core components: dataset \& benchmark, environment, and driver agent. By leveraging large language models, world models, neural rendering, and other advanced artificial intelligence techniques, these components collectively contribute to a more holistic, adaptive, and intelligent autonomous driving system. The paper systematically organizes and reviews previous research efforts in this area, and provides insights and guidance for future research and practical applications of autonomous driving. We will continually share the latest updates on cutting-edge developments in knowledge-driven autonomous driving along with the relevant valuable open-source resources at: \url{https://github.com/PJLab-ADG/awesome-knowledge-driven-AD}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新たな知識駆動自動運転技術について検討する。 我々の調査は、現在の自動運転システムの限界、特にデータバイアスに対する感度、長期シナリオの扱いの難しさ、解釈可能性の欠如を強調している。 逆に、認知、一般化、生涯学習の能力を持つ知識駆動手法が、これらの課題を克服するための有望な方法として現れる。 本稿では,知識駆動型自動運転の本質を掘り下げ,その中核となるコンポーネントであるデータセットとベンチマーク,環境,ドライバエージェントについて検討する。 大規模な言語モデル、世界モデル、ニューラルレンダリング、その他の高度な人工知能技術を活用することで、これらのコンポーネントは総合的に、適応的で、インテリジェントな自動運転システムに貢献する。 本論文は、この領域におけるこれまでの研究成果を体系的に整理、レビューし、将来の研究および自動運転の実践的応用に関する洞察とガイダンスを提供する。 知識駆動型自動運転の最先端開発に関する最新情報と、関連する貴重なオープンソースリソースについて、継続的に公開します。

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