論文の概要: Towards Safe and Reliable Autonomous Driving: Dynamic Occupancy Set Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19385v2
• Date: Sun, 2 Jun 2024 04:45:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 16:18:27.168838
• Title: Towards Safe and Reliable Autonomous Driving: Dynamic Occupancy Set Prediction
• Title（参考訳）: 安全で信頼性の高い自律運転に向けて:動的作業セット予測
• Authors: Wenbo Shao, Jiahui Xu, Wenhao Yu, Jun Li, Hong Wang,
• Abstract要約: 本研究は,高度軌跡予測ネットワークとDOS予測モジュールを効果的に組み合わせた,DOS予測のための新しい手法を提案する。 本研究の革新的な貢献は、複雑なシナリオをナビゲートするための新しいDOS予測モデルの開発である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.336412741837407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the rapidly evolving field of autonomous driving, reliable prediction is pivotal for vehicular safety. However, trajectory predictions often deviate from actual paths, particularly in complex and challenging environments, leading to significant errors. To address this issue, our study introduces a novel method for Dynamic Occupancy Set (DOS) prediction, it effectively combines advanced trajectory prediction networks with a DOS prediction module, overcoming the shortcomings of existing models. It provides a comprehensive and adaptable framework for predicting the potential occupancy sets of traffic participants. The innovative contributions of this study include the development of a novel DOS prediction model specifically tailored for navigating complex scenarios, the introduction of precise DOS mathematical representations, and the formulation of optimized loss functions that collectively advance the safety and efficiency of autonomous systems. Through rigorous validation, our method demonstrates marked improvements over traditional models, establishing a new benchmark for safety and operational efficiency in intelligent transportation systems.
• Abstract（参考訳）: 自律運転の急速に発展する分野では、車両の安全のために信頼性の高い予測が重要である。 しかし、軌道予測はしばしば実際の経路から逸脱し、特に複雑で困難な環境では重大なエラーを引き起こす。 そこで本研究では,既存のモデルの欠点を克服し,先進的な軌道予測ネットワークとDOS予測モジュールを効果的に組み合わせた,動的機能セット(DOS)予測の新しい手法を提案する。 トラフィック参加者の潜在的占有セットを予測するための、包括的で適応可能なフレームワークを提供する。 本研究の革新的な貢献は、複雑なシナリオをナビゲートするための新しいDOS予測モデルの開発、正確なDOS数学的表現の導入、自律システムの安全性と効率を総合的に向上させる最適化された損失関数の定式化などである。 厳密な検証によって従来のモデルよりも顕著な改善が示され、インテリジェントトランスポートシステムにおける安全性と運用効率の新たなベンチマークが確立された。

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