論文の概要: DME-Driver: Integrating Human Decision Logic and 3D Scene Perception in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03641v1
• Date: Mon, 8 Jan 2024 03:06:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 17:41:40.127804
• Title: DME-Driver: Integrating Human Decision Logic and 3D Scene Perception in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: DME-Driver:自律運転における人間の決定論理と3次元シーン知覚の統合
• Authors: Wencheng Han, Dongqian Guo, Cheng-Zhong Xu, Jianbing Shen
• Abstract要約: 本稿では,自律運転システムの性能と信頼性を高める新しい自律運転システムを提案する。 DME-Driverは、意思決定者として強力な視覚言語モデル、制御信号生成者として計画指向認識モデルを利用する。 このデータセットを利用することで、論理的思考プロセスを通じて高精度な計画精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.04871316921327
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the field of autonomous driving, two important features of autonomous driving car systems are the explainability of decision logic and the accuracy of environmental perception. This paper introduces DME-Driver, a new autonomous driving system that enhances the performance and reliability of autonomous driving system. DME-Driver utilizes a powerful vision language model as the decision-maker and a planning-oriented perception model as the control signal generator. To ensure explainable and reliable driving decisions, the logical decision-maker is constructed based on a large vision language model. This model follows the logic employed by experienced human drivers and makes decisions in a similar manner. On the other hand, the generation of accurate control signals relies on precise and detailed environmental perception, which is where 3D scene perception models excel. Therefore, a planning oriented perception model is employed as the signal generator. It translates the logical decisions made by the decision-maker into accurate control signals for the self-driving cars. To effectively train the proposed model, a new dataset for autonomous driving was created. This dataset encompasses a diverse range of human driver behaviors and their underlying motivations. By leveraging this dataset, our model achieves high-precision planning accuracy through a logical thinking process.
• Abstract（参考訳）: 自律運転の分野では、自律運転システムの2つの重要な特徴は、決定論理の説明可能性と環境認識の精度である。 本稿では、自律運転システムの性能と信頼性を高める新しい自動運転システムであるDME-Driverを紹介する。 DME-Driverは、意思決定者として強力な視覚言語モデル、制御信号生成者として計画指向認識モデルを利用する。 説明可能かつ信頼性の高い運転決定を保証するため、論理的意思決定者は、大きな視覚言語モデルに基づいて構築される。 このモデルは経験豊富な人間ドライバーが採用する論理に従い、同様の方法で意思決定を行う。 一方で、正確な制御信号の生成は、3dシーンの知覚モデルが優れている精密で詳細な環境知覚に依存する。 そのため、信号発生器として計画指向認識モデルを用いる。 意思決定者が行う論理的判断を、自動運転車の正確な制御信号に変換する。 提案モデルを効果的に訓練するために,自動運転のための新しいデータセットを開発した。 このデータセットは、さまざまな人間の運転行動とその基礎となる動機を含んでいる。 このデータセットを活用することで,論理的な思考プロセスを通じて高精度な計画精度を実現する。

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