論文の概要: GenAD: Generative End-to-End Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11502v1
• Date: Sun, 18 Feb 2024 08:21:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 20:45:19.655496
• Title: GenAD: Generative End-to-End Autonomous Driving
• Title（参考訳）: GenAD: 次世代のエンドツーエンド自動運転
• Authors: Wenzhao Zheng, Ruiqi Song, Xianda Guo, Long Chen
• Abstract要約: GenADは、ジェネレーティブモデリング問題に自律運転を組み込むジェネレーティブフレームワークである。 本稿では,まず周囲のシーンをマップ対応のインスタンストークンに変換するインスタンス中心のシーントークン化手法を提案する。 次に、変動型オートエンコーダを用いて、軌道先行モデリングのための構造潜在空間における将来の軌道分布を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.156187566588912
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Directly producing planning results from raw sensors has been a long-desired solution for autonomous driving and has attracted increasing attention recently. Most existing end-to-end autonomous driving methods factorize this problem into perception, motion prediction, and planning. However, we argue that the conventional progressive pipeline still cannot comprehensively model the entire traffic evolution process, e.g., the future interaction between the ego car and other traffic participants and the structural trajectory prior. In this paper, we explore a new paradigm for end-to-end autonomous driving, where the key is to predict how the ego car and the surroundings evolve given past scenes. We propose GenAD, a generative framework that casts autonomous driving into a generative modeling problem. We propose an instance-centric scene tokenizer that first transforms the surrounding scenes into map-aware instance tokens. We then employ a variational autoencoder to learn the future trajectory distribution in a structural latent space for trajectory prior modeling. We further adopt a temporal model to capture the agent and ego movements in the latent space to generate more effective future trajectories. GenAD finally simultaneously performs motion prediction and planning by sampling distributions in the learned structural latent space conditioned on the instance tokens and using the learned temporal model to generate futures. Extensive experiments on the widely used nuScenes benchmark show that the proposed GenAD achieves state-of-the-art performance on vision-centric end-to-end autonomous driving with high efficiency.
• Abstract（参考訳）: 生センサによる計画結果を直接生成することは、自動運転の長年望まれてきたソリューションであり、近年注目を集めている。 既存のエンドツーエンドの自動運転手法の多くは、この問題を知覚、運動予測、計画に分解している。 しかし、従来のプログレッシブパイプラインは、例えば、エゴカーと他の交通参加者と、それ以前の構造軌道との間の将来の相互作用など、交通進化過程全体を包括的にモデル化することはできない。 本稿では,エゴカーと周辺環境が過去の場面でどのように進化するかを予測するために,エンド・ツー・エンドの自動運転の新しいパラダイムを探求する。 我々は、自律運転を生成モデル問題に投入する生成フレームワークGenADを提案する。 まず,周辺シーンをmap-awareインスタンストークンに変換するインスタンス中心のシーントークン化器を提案する。 次に、変動オートエンコーダを用いて、軌道先行モデリングのための構造潜在空間における将来の軌道分布を学習する。 さらに, 潜伏空間におけるエージェントとエゴの動きを捉えるための時間モデルを採用し, より効果的な将来の軌跡を生成する。 最後にgenadは、インスタンストークンに条件付けされた学習構造潜在空間の分布をサンプリングし、学習時間モデルを使用して未来を生成することで、動作予測と計画を同時に行う。 広く使用されているnuScenesベンチマークの大規模な実験により、提案されたGenADは、高効率でビジョン中心のエンドツーエンド自動運転における最先端のパフォーマンスを達成することが示された。

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