論文の概要: WcDT: World-centric Diffusion Transformer for Traffic Scene Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02082v2
- Date: Sat, 28 Sep 2024 20:12:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-01 21:59:42.647176
- Title: WcDT: World-centric Diffusion Transformer for Traffic Scene Generation
- Title（参考訳）: WcDT:交通シーン生成のための世界中心拡散変圧器
- Authors: Chen Yang, Yangfan He, Aaron Xuxiang Tian, Dong Chen, Tianyu Shi, Arsalan Heydarian,
- Abstract要約: 本稿では,拡散確率モデルと変圧器の相補的強度を利用して,自律走行軌道生成のための新しい手法を提案する。
提案するフレームワークは,WcDT(World-Centric Diffusion Transformer)と呼ばれ,軌道生成過程全体を最適化する。
提案手法は,現実的かつ多様な軌道を生成する上で,優れた性能を示すことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.340426595508548
- License:
- Abstract: In this paper, we introduce a novel approach for autonomous driving trajectory generation by harnessing the complementary strengths of diffusion probabilistic models (a.k.a., diffusion models) and transformers. Our proposed framework, termed the "World-Centric Diffusion Transformer"(WcDT), optimizes the entire trajectory generation process, from feature extraction to model inference. To enhance the scene diversity and stochasticity, the historical trajectory data is first preprocessed into "Agent Move Statement" and encoded into latent space using Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) enhanced with Diffusion with Transformer (DiT) blocks. Then, the latent features, historical trajectories, HD map features, and historical traffic signal information are fused with various transformer-based encoders that are used to enhance the interaction of agents with other elements in the traffic scene. The encoded traffic scenes are then decoded by a trajectory decoder to generate multimodal future trajectories. Comprehensive experimental results show that the proposed approach exhibits superior performance in generating both realistic and diverse trajectories, showing its potential for integration into automatic driving simulation systems. Our code is available at \url{https://github.com/yangchen1997/WcDT}.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,拡散確率モデル(拡散モデル)と変圧器の相補的強度を利用して,自律走行軌道生成のための新しいアプローチを提案する。
We proposed framework, called the "World-Centric Diffusion Transformer" (WcDT)。
シーンの多様性と確率性を高めるため、過去の軌跡データをまず"Agent Move Statement"に前処理し、Diffusion with Transformer (DiT)ブロックで拡張したDenoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)を用いて遅延空間に符号化する。
そして、遅延特徴、履歴軌跡、HDマップ特徴、および過去の交通信号情報を様々なトランスフォーマーベースのエンコーダで融合させ、交通シーンにおけるエージェントと他の要素との相互作用を強化する。
符号化されたトラフィックシーンは、トラジェクトリデコーダによってデコードされ、マルチモーダルな将来のトラジェクトリを生成する。
総合的な実験結果から,提案手法は現実的かつ多様な軌道を生成する上で優れた性能を示し,自動走行シミュレーションシステムへの統合の可能性を示している。
私たちのコードは \url{https://github.com/yangchen 1997/WcDT} で利用可能です。
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