論文の概要: SAFE-SIM: Safety-Critical Closed-Loop Traffic Simulation with Controllable Adversaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00391v2
• Date: Sun, 16 Jun 2024 02:23:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 07:04:39.807190
• Title: SAFE-SIM: Safety-Critical Closed-Loop Traffic Simulation with Controllable Adversaries
• Title（参考訳）: SAFE-SIM:制御可能な広告主による安全臨界閉ループ交通シミュレーション
• Authors: Wei-Jer Chang, Francesco Pittaluga, Masayoshi Tomizuka, Wei Zhan, Manmohan Chandraker,
• Abstract要約: 本稿では,新しい拡散制御型クローズドループ安全クリティカルシミュレーションフレームワークであるSAFE-SIMを紹介する。 我々は,認知過程における敵対的項を通して,安全クリティカルなシナリオをシミュレートする新しい手法を開発した。 我々はNuScenesデータセットを実証的に検証し、リアリズムと制御性の両方の改善を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.84458417662407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evaluating the performance of autonomous vehicle planning algorithms necessitates simulating long-tail safety-critical traffic scenarios. However, traditional methods for generating such scenarios often fall short in terms of controllability and realism and neglect the dynamics of agent interactions. To mitigate these limitations, we introduce SAFE-SIM, a novel diffusion-based controllable closed-loop safety-critical simulation framework. Our approach yields two distinct advantages: 1) the generation of realistic long-tail safety-critical scenarios that closely emulate real-world conditions, and 2) enhanced controllability, enabling more comprehensive and interactive evaluations. We develop a novel approach to simulate safety-critical scenarios through an adversarial term in the denoising process, which allows an adversarial agent to challenge a planner with plausible maneuvers while all agents in the scene exhibit reactive and realistic behaviors. Furthermore, we propose novel guidance objectives and a partial diffusion process that enables a user to control key aspects of the generated scenarios, such as the collision type and aggressiveness of the adversarial driver, while maintaining the realism of the behavior. We validate our framework empirically using the NuScenes dataset, demonstrating improvements in both realism and controllability. These findings affirm that diffusion models provide a robust and versatile foundation for safety-critical, interactive traffic simulation, extending their utility across the broader landscape of autonomous driving. For supplementary videos, visit our project at https://safe-sim.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車計画アルゴリズムの性能を評価するには、長距離安全クリティカルな交通シナリオをシミュレートする必要がある。 しかし、そのようなシナリオを生成する従来の手法は、制御可能性やリアリズムの観点からは不足することが多く、エージェント相互作用のダイナミクスを無視する。 これらの制限を緩和するために,新しい拡散制御可能なクローズループ安全クリティカルシミュレーションフレームワークであるSAFE-SIMを導入する。 私たちのアプローチには2つの異なる利点があります。 1)現実世界の状況を密にエミュレートする現実的なロングテール安全クリティカルシナリオの生成 2) コントロール性が向上し,より包括的でインタラクティブな評価が可能となった。 本研究では, 現場のすべてのエージェントが反応的かつ現実的な行動を示すのに対して, 敵エージェントはもっともらしい操作でプランナーに挑戦することができる。 さらに,利用者が行動の現実性を維持しつつ,相手ドライバーの衝突タイプや攻撃性などのシナリオの重要な側面を制御できる新たな誘導目標と部分拡散プロセスを提案する。 我々はNuScenesデータセットを実証的に検証し、リアリズムと制御性の両方の改善を実証した。 これらの結果は、拡散モデルが安全クリティカルでインタラクティブな交通シミュレーションのための堅牢で汎用的な基盤を提供し、自律運転の広い視野にその実用性を広げていることを裏付けている。 補足ビデオについては、https://safe-sim.github.io/.com/を参照してください。

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