論文の概要: VLP: Vision Language Planning for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05577v4
• Date: Sat, 23 Nov 2024 18:49:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:15:44.824631
• Title: VLP: Vision Language Planning for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: VLP:自動運転のためのビジョン言語計画
• Authors: Chenbin Pan, Burhaneddin Yaman, Tommaso Nesti, Abhirup Mallik, Alessandro G Allievi, Senem Velipasalar, Liu Ren,
• Abstract要約: 本稿では,言語理解と自律運転のギャップを埋めるために,言語モデルを利用したビジョン・ランゲージ・プランニングフレームワークを提案する。 平均的なL2エラーと衝突率でそれぞれ35.9%と60.5%の削減を達成して、NuScenesデータセットの最先端のエンドツーエンドプランニング性能を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.640371249017335
• License:
• Abstract: Autonomous driving is a complex and challenging task that aims at safe motion planning through scene understanding and reasoning. While vision-only autonomous driving methods have recently achieved notable performance, through enhanced scene understanding, several key issues, including lack of reasoning, low generalization performance and long-tail scenarios, still need to be addressed. In this paper, we present VLP, a novel Vision-Language-Planning framework that exploits language models to bridge the gap between linguistic understanding and autonomous driving. VLP enhances autonomous driving systems by strengthening both the source memory foundation and the self-driving car's contextual understanding. VLP achieves state-of-the-art end-to-end planning performance on the challenging NuScenes dataset by achieving 35.9\% and 60.5\% reduction in terms of average L2 error and collision rates, respectively, compared to the previous best method. Moreover, VLP shows improved performance in challenging long-tail scenarios and strong generalization capabilities when faced with new urban environments.
• Abstract（参考訳）: 自律運転は、シーン理解と推論による安全な動き計画を目的とした、複雑で困難な作業である。 視覚のみの自律運転法は、シーン理解の強化を通じて、最近顕著なパフォーマンスを達成したが、推論の欠如、一般化性能の低さ、ロングテールシナリオなど、いくつかの重要な問題に対処する必要がある。 本稿では,言語理解と自律運転のギャップを埋めるために,言語モデルを活用する新しいビジョン・ランゲージ・プランニングフレームワークであるVLPを提案する。 VLPは、ソースメモリ基盤と自動運転車のコンテキスト理解の両方を強化することで、自律運転システムを強化する。 VLPは,従来の最良手法と比較して,平均L2誤差と衝突率をそれぞれ35.9\%,60.5\%削減することで,挑戦的なNuScenesデータセットの最先端のプランニング性能を達成している。 さらに、VLPは、新しい都市環境に直面した場合、挑戦的なロングテールシナリオと強力な一般化能力の性能向上を示す。

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