論文の概要: Sampling for Model Predictive Trajectory Planning in Autonomous Driving using Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09657v3
• Date: Wed, 7 Aug 2024 13:44:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 15:25:48.726488
• Title: Sampling for Model Predictive Trajectory Planning in Autonomous Driving using Normalizing Flows
• Title（参考訳）: 正規化流を用いた自律走行におけるモデル予測軌道計画のサンプリング
• Authors: Georg Rabenstein, Lars Ullrich, Knut Graichen,
• Abstract要約: 本稿では,軌道生成のためのサンプリング手法について検討する。 変分推論の分野を起源とする正規化フローが検討される。 学習に基づく正規化フローモデルは、入力領域のより効率的な探索のために訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2972104025246092
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Alongside optimization-based planners, sampling-based approaches are often used in trajectory planning for autonomous driving due to their simplicity. Model predictive path integral control is a framework that builds upon optimization principles while incorporating stochastic sampling of input trajectories. This paper investigates several sampling approaches for trajectory generation. In this context, normalizing flows originating from the field of variational inference are considered for the generation of sampling distributions, as they model transformations of simple to more complex distributions. Accordingly, learning-based normalizing flow models are trained for a more efficient exploration of the input domain for the task at hand. The developed algorithm and the proposed sampling distributions are evaluated in two simulation scenarios.
• Abstract（参考訳）: 最適化に基づくプランナーの他に、サンプリングに基づくアプローチは、単純さのために自動走行の軌道計画によく用いられる。 モデル予測経路積分制御は、入力軌跡の確率的サンプリングを取り入れつつ、最適化原理に基づくフレームワークである。 本稿では,軌道生成のためのサンプリング手法について検討する。 この文脈では、単純な分布からより複雑な分布の変換をモデル化するため、サンプリング分布の生成には変分推論の場に由来する正規化フローが考慮される。 したがって、学習に基づく正規化フローモデルを訓練し、タスクの入力領域をより効率的に探索する。 提案手法は,2つのシミュレーションシナリオで評価した。

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