論文の概要: LitSim: A Conflict-aware Policy for Long-term Interactive Traffic Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04299v2
• Date: Wed, 1 May 2024 05:29:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 18:05:17.506727
• Title: LitSim: A Conflict-aware Policy for Long-term Interactive Traffic Simulation
• Title（参考訳）: LitSim: 長期対話型トラフィックシミュレーションのための競合認識ポリシー
• Authors: Haojie Xin, Xiaodong Zhang, Renzhi Tang, Songyang Yan, Qianrui Zhao, Chunze Yang, Wen Cui, Zijiang Yang,
• Abstract要約: 本稿では,ログの介入を最小限に抑えて,現実主義を最大化する長期対話型シミュレーション手法を提案する。 具体的には、当社のアプローチでは、ログリプレイを使用してリアリズムを確実にし、潜在的な衝突を防ぐために必要な場合にのみ介入する。 エージェント間の相互作用を奨励し、紛争を解決し、非現実的な行動のリスクを減らす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.550570240658488
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simulation is pivotal in evaluating the performance of autonomous driving systems due to the advantages of high efficiency and low cost compared to on-road testing. Bridging the gap between simulation and the real world requires realistic agent behaviors. However, the existing works have the following shortcomings in achieving this goal: (1) log replay offers realistic scenarios but often leads to collisions due to the absence of dynamic interactions, and (2) both heuristic-based and data-based solutions, which are parameterized and trained on real-world datasets, encourage interactions but often deviate from real-world data over long horizons. In this work, we propose LitSim, a long-term interactive simulation approach that maximizes realism by minimizing the interventions in the log. Specifically, our approach primarily uses log replay to ensure realism and intervenes only when necessary to prevent potential conflicts. We then encourage interactions among the agents and resolve the conflicts, thereby reducing the risk of unrealistic behaviors. We train and validate our model on the real-world dataset NGSIM, and the experimental results demonstrate that LitSim outperforms the currently popular approaches in terms of realism and reactivity.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションは、オンロードテストと比較して高い効率と低コストの利点により、自律運転システムの性能を評価する上で重要である。 シミュレーションと現実世界のギャップを埋めるには、現実的なエージェントの振る舞いが必要です。 1) ログリプレイは現実的なシナリオを提供するが、動的相互作用の欠如による衝突につながることが多い。(2) 現実のデータセットでパラメータ化され、訓練されたヒューリスティックベースとデータベースのソリューションは、相互作用を奨励するが、長い地平線上での実際のデータから逸脱することが多い。 本稿では,ログの介入を最小限に抑えてリアリズムを最大化する,長期対話型シミュレーション手法LitSimを提案する。 具体的には、当社のアプローチでは、ログリプレイを使用してリアリズムを確実にし、潜在的な衝突を防ぐために必要な場合にのみ介入する。 エージェント間の相互作用を奨励し、紛争を解決し、非現実的な行動のリスクを減らす。 我々は、実世界のデータセットNGSIMでモデルをトレーニングし、検証し、実験結果により、LitSimが現実性と反応性の観点から現在一般的なアプローチより優れていることを示した。

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