Fugu-MT 論文翻訳(概要): GraphAD: Interaction Scene Graph for End-to-end Autonomous Driving

論文の概要: GraphAD: Interaction Scene Graph for End-to-end Autonomous Driving

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19098v2
Date: Sun, 7 Apr 2024 03:49:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-10 00:16:23.910266
Title: GraphAD: Interaction Scene Graph for End-to-end Autonomous Driving
Title（参考訳）: GraphAD: エンドツーエンドの自動運転のためのインタラクションシーングラフ
Authors: Yunpeng Zhang, Deheng Qian, Ding Li, Yifeng Pan, Yong Chen, Zhenbao Liang, Zhiyao Zhang, Shurui Zhang, Hongxu Li, Maolei Fu, Yun Ye, Zhujin Liang, Yi Shan, Dalong Du,
Abstract要約: 我々は,エゴ車両,道路エージェント,地図要素間の相互作用をモデル化するための統合手法として,インタラクションシーングラフ(ISG)を提案する。提案手法をnuScenesデータセット上で評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.245949174447574
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Modeling complicated interactions among the ego-vehicle, road agents, and map elements has been a crucial part for safety-critical autonomous driving. Previous works on end-to-end autonomous driving rely on the attention mechanism for handling heterogeneous interactions, which fails to capture the geometric priors and is also computationally intensive. In this paper, we propose the Interaction Scene Graph (ISG) as a unified method to model the interactions among the ego-vehicle, road agents, and map elements. With the representation of the ISG, the driving agents aggregate essential information from the most influential elements, including the road agents with potential collisions and the map elements to follow. Since a mass of unnecessary interactions are omitted, the more efficient scene-graph-based framework is able to focus on indispensable connections and leads to better performance. We evaluate the proposed method for end-to-end autonomous driving on the nuScenes dataset. Compared with strong baselines, our method significantly outperforms in the full-stack driving tasks, including perception, prediction, and planning. Code will be released at https://github.com/zhangyp15/GraphAD.
Abstract（参考訳）: エゴ車、道路エージェント、地図要素間の複雑な相互作用をモデル化することは、安全クリティカルな自動運転にとって重要な要素である。エンド・ツー・エンドの自動運転に関するこれまでの研究は、異種相互作用を扱うための注意機構に依存しており、これは幾何学的先行を捉えることができず、計算的にも集中的である。本稿では,エゴ車両,道路エージェント,地図要素間の相互作用をモデル化するための統合手法として,インタラクションシーングラフ(ISG)を提案する。 ISGの表現により、駆動エージェントは、衝突の可能性のある道路エージェントや従うべき地図要素など、最も影響力のある要素から重要な情報を収集する。大量の不要なインタラクションが省略されるため、より効率的なシーングラフベースのフレームワークは、必須のコネクションに集中することができ、パフォーマンスが向上する。提案手法をnuScenesデータセット上で評価した。強いベースラインと比較して,本手法は認識,予測,計画などのフルスタック駆動タスクにおいて有意に優れていた。コードはhttps://github.com/zhangyp15/GraphADでリリースされる。

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