論文の概要: Perception Without Vision for Trajectory Prediction: Ego Vehicle Dynamics as Scene Representation for Efficient Active Learning in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09049v2
• Date: Mon, 20 May 2024 10:52:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 20:06:02.614056
• Title: Perception Without Vision for Trajectory Prediction: Ego Vehicle Dynamics as Scene Representation for Efficient Active Learning in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 軌跡予測のための視覚のない知覚:自律運転における効果的な能動学習のためのシーン表現としてのエゴ車両ダイナミクス
• Authors: Ross Greer, Mohan Trivedi,
• Abstract要約: 本研究では,アクティブラーニングフレームワークにおける軌道状態とサンプリング戦略のクラスタリング手法を提案する。 トラジェクティブ・ステートインフォームド・アクティブ・ラーニングを統合することで、より効率的で堅牢な自動運転システムが実現可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study investigates the use of trajectory and dynamic state information for efficient data curation in autonomous driving machine learning tasks. We propose methods for clustering trajectory-states and sampling strategies in an active learning framework, aiming to reduce annotation and data costs while maintaining model performance. Our approach leverages trajectory information to guide data selection, promoting diversity in the training data. We demonstrate the effectiveness of our methods on the trajectory prediction task using the nuScenes dataset, showing consistent performance gains over random sampling across different data pool sizes, and even reaching sub-baseline displacement errors at just 50% of the data cost. Our results suggest that sampling typical data initially helps overcome the ''cold start problem,'' while introducing novelty becomes more beneficial as the training pool size increases. By integrating trajectory-state-informed active learning, we demonstrate that more efficient and robust autonomous driving systems are possible and practical using low-cost data curation strategies.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、自律走行機械学習タスクにおける効率的なデータキュレーションのための軌道情報と動的状態情報の利用について検討する。 モデル性能を維持しつつアノテーションやデータコストを削減することを目的とした,アクティブラーニングフレームワークにおける軌道状態とサンプリング戦略のクラスタリング手法を提案する。 提案手法は軌道情報を利用してデータ選択をガイドし,トレーニングデータの多様性を促進する。 本研究では,nuScenesデータセットを用いたトラジェクティブ予測タスクにおける提案手法の有効性を実証し,異なるデータプールサイズでのランダムサンプリングよりも一貫した性能向上を示すとともに,データコストの50%のサブベースライン変位誤差にまで達することを示した。 以上の結果から,トレーニングプールの規模が大きくなるにつれて,初歩的なデータサンプリングが「コールドスタート問題」の克服に役立ちながら,新規性の導入がより有益であることが示唆された。 トラジェクティブ・ステート・インフォームド・アクティブ・ラーニングを統合することで、より効率的で堅牢な自動運転システムが低コストのデータキュレーション・ストラテジーによって実現可能であることを示す。

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