論文の概要: SparseAD: Sparse Query-Centric Paradigm for Efficient End-to-End Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06892v1
• Date: Wed, 10 Apr 2024 10:34:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-11 14:50:32.817938
• Title: SparseAD: Sparse Query-Centric Paradigm for Efficient End-to-End Autonomous Driving
• Title（参考訳）: SparseAD: 効率的なエンドツーエンド自動運転のためのスパースクエリ中心パラダイム
• Abstract要約: エンドツーエンド自動運転のためのスパースクエリ中心のパラダイムを提案する。 我々は、検出、追跡、オンラインマッピングを含む知覚タスクのための統一されたスパースアーキテクチャを設計する。 挑戦的なnuScenesデータセットでは、SparseADはエンドツーエンドメソッド間でSOTAフルタスクのパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.404790614427924
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: End-to-End paradigms use a unified framework to implement multi-tasks in an autonomous driving system. Despite simplicity and clarity, the performance of end-to-end autonomous driving methods on sub-tasks is still far behind the single-task methods. Meanwhile, the widely used dense BEV features in previous end-to-end methods make it costly to extend to more modalities or tasks. In this paper, we propose a Sparse query-centric paradigm for end-to-end Autonomous Driving (SparseAD), where the sparse queries completely represent the whole driving scenario across space, time and tasks without any dense BEV representation. Concretely, we design a unified sparse architecture for perception tasks including detection, tracking, and online mapping. Moreover, we revisit motion prediction and planning, and devise a more justifiable motion planner framework. On the challenging nuScenes dataset, SparseAD achieves SOTA full-task performance among end-to-end methods and significantly narrows the performance gap between end-to-end paradigms and single-task methods. Codes will be released soon.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンドのパラダイムは、統合されたフレームワークを使用して、自律運転システムにマルチタスクを実装する。 単純さと明快さにもかかわらず、サブタスクにおけるエンドツーエンドの自律走行方式のパフォーマンスは、シングルタスク方式よりもはるかに遅れている。 一方、従来のエンドツーエンドメソッドで広く使われている密集したBEV機能は、より多くのモダリティやタスクに拡張するのにコストがかかる。 本稿では,Sparse Driving (SparseAD) のためのSparseクエリ中心のパラダイムを提案し,Sparseクエリは,高密度なBEV表現を伴わない空間,時間,タスク全体の実行シナリオを完全に表現する。 具体的には、検出、追跡、オンラインマッピングを含む知覚タスクのための統一されたスパースアーキテクチャを設計する。 さらに, 動き予測と計画を再考し, より妥当な動きプランナーの枠組みを考案する。 挑戦的なnuScenesデータセットでは、SparseADはエンドツーエンドメソッド間でSOTAフルタスクのパフォーマンスを達成し、エンドツーエンドパラダイムと単一タスクメソッドのパフォーマンスギャップを著しく狭める。 コードも間もなくリリースされる予定だ。

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