論文の概要: SAFE-SIM: Safety-Critical Closed-Loop Traffic Simulation with Diffusion-Controllable Adversaries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00391v3
- Date: Tue, 6 Aug 2024 23:58:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-08 18:13:59.308467
- Title: SAFE-SIM: Safety-Critical Closed-Loop Traffic Simulation with Diffusion-Controllable Adversaries
- Title(参考訳): SAFE-SIM:拡散制御可能なアドバータを用いた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: 制御可能な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。
提案手法は,1)現実の環境を深く反映した現実的な長距離安全クリティカルシナリオの生成,2)より包括的でインタラクティブな評価のための制御可能な敵行動の提供,の2つの利点をもたらす。
複数のプランナにまたがるnuScenesとnuPlanデータセットを使用して、我々のフレームワークを実証的に検証し、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-nc-sa/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; they also neglect the dynamics of agent interactions. To address these limitations, we introduce SAFE-SIM, a novel diffusion-based controllable closed-loop safety-critical simulation framework. Our approach yields two distinct advantages: 1) generating realistic long-tail safety-critical scenarios that closely reflect real-world conditions, and 2) providing controllable adversarial behavior for more comprehensive and interactive evaluations. We develop a novel approach to simulate safety-critical scenarios through an adversarial term in the denoising process of diffusion models, 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 users to control key aspects of the scenarios, such as the collision type and aggressiveness of the adversarial agent, while maintaining the realism of the behavior. We validate our framework empirically using the nuScenes and nuPlan datasets across multiple planners, 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 autonomous driving landscape. Project website: 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も無視する。
これらの制約に対処するために,新しい拡散制御可能な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)現実世界の状況をよく反映した現実的な長距離安全クリティカルなシナリオを創出し、
2)より包括的でインタラクティブな評価のための制御可能な敵行動の提供。
我々は,拡散モデルの認知過程における敵の言葉による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,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一方で,敵のエージェントがもっともらしい操作でプランナーに挑戦することを可能にする。
さらに,行動の現実性を維持しつつ,対立エージェントの衝突タイプや攻撃性といったシナリオの重要な側面をユーザが制御できるような,新たな誘導目標と部分拡散プロセスを提案する。
複数のプランナにまたがるnuScenesとnuPlanデータセットを使用して、我々のフレームワークを実証的に検証し、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、より広い自律運転環境にその実用性を広げていることを裏付けている。
プロジェクトウェブサイト:https://safe-sim.github.io/.com
関連論文リスト
- Enhanced Safety in Autonomous Driving: Integrating Latent State Diffusion Model for End-to-End Navigation [5.928213664340974]
本研究は自動運転の制御最適化問題における安全性問題に対処する。
本稿では,条件付きバリュー・アット・リスクに基づくソフトアクター批判を利用して,ポリシー最適化のための新しいモデルベースアプローチを提案する。
本手法では, 安全探索を誘導する最悪のアクターを導入し, 予測不可能なシナリオにおいても, 安全要件の厳密な遵守を確保する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-08T18:32:40Z) - Safety-aware Causal Representation for Trustworthy Offline Reinforcement
Learning in Autonomous Driving [33.672722472758636]
オフライン強化学習(RL)アプローチは、オフラインデータセットからのシーケンシャルな意思決定問題に対処する上で、顕著な効果を示す。
一般化可能なエンドツーエンド駆動ポリシの学習を容易にするために,saFety-aware strUctured Scenario representation (Fusion)を導入した。
様々な運転シナリオにおける実証的な証拠は、フュージョンが自律運転エージェントの安全性と一般化性を著しく向上させることを証明している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T18:21:24Z) - Active Uncertainty Reduction for Safe and Efficient Interaction
Planning: A Shielding-Aware Dual Control Approach [9.07774184840379]
本稿では,暗黙的二重制御パラダイムに基づく対話型動作計画における能動的不確実性低減を実現するアルゴリズムを提案する。
提案手法は, 動的プログラミングのサンプリングに基づく近似に依拠し, リアルタイム勾配最適化法で容易に解けるモデル予測制御問題に導かれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-01T01:34:48Z) - Guided Conditional Diffusion for Controllable Traffic Simulation [42.198185904248994]
制御可能で現実的な交通シミュレーションは、自動運転車の開発と検証に不可欠である。
データ駆動アプローチは現実的で人間的な振る舞いを生成し、シミュレートされたトラフィックから現実のトラフィックへの移行を改善する。
本研究では,制御可能なトラヒック生成(CTG)のための条件拡散モデルを構築し,テスト時に所望のトラジェクトリ特性を制御できるようにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-31T14:44:59Z) - Isolating and Leveraging Controllable and Noncontrollable Visual
Dynamics in World Models [65.97707691164558]
Iso-DreamはDream-to-Controlフレームワークを2つの側面で改善する。
まず、逆動力学を最適化することにより、世界モデルに制御可能で制御不能な情報源を学習させることを奨励する。
第2に、エージェントの挙動を世界モデルの切り離された潜在的想像力に最適化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T08:07:39Z) - Generating Useful Accident-Prone Driving Scenarios via a Learned Traffic
Prior [135.78858513845233]
STRIVEは、特定のプランナーが衝突のような望ましくない振る舞いを発生させるような、困難なシナリオを自動的に生成する手法である。
シナリオの妥当性を維持するために、キーとなるアイデアは、グラフベースの条件付きVAEという形で、学習した交通運動モデルを活用することである。
その後の最適化は、シナリオの"解決"を見つけるために使用され、与えられたプランナーを改善するのに有効である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-09T18:03:27Z) - Generating and Characterizing Scenarios for Safety Testing of Autonomous
Vehicles [86.9067793493874]
最先端運転シミュレータを用いて,テストシナリオを特徴付け,生成するための効率的なメカニズムを提案する。
次世代シミュレーション(NGSIM)プロジェクトにおける実運転データの特徴付けに本手法を用いる。
事故回避の複雑さに基づいてメトリクスを定義してシナリオをランク付けし、事故発生の可能性を最小限に抑えるための洞察を提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-12T17:00:23Z) - Deep Structured Reactive Planning [94.92994828905984]
自動運転のための新しいデータ駆動型リアクティブ計画目標を提案する。
本モデルは,非常に複雑な操作を成功させる上で,非反応性変種よりも優れることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-18T01:43:36Z) - TrafficSim: Learning to Simulate Realistic Multi-Agent Behaviors [74.67698916175614]
リアル交通シミュレーションのためのマルチエージェント行動モデルであるTrafficSimを提案する。
特に、暗黙の潜在変数モデルを利用して、共同アクターポリシーをパラメータ化する。
TrafficSimは、多様なベースラインと比較して、より現実的で多様なトラフィックシナリオを生成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-17T00:29:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。