論文の概要: RuleFuser: Injecting Rules in Evidential Networks for Robust Out-of-Distribution Trajectory Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11139v1
- Date: Sat, 18 May 2024 01:49:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 19:17:16.073187
- Title: RuleFuser: Injecting Rules in Evidential Networks for Robust Out-of-Distribution Trajectory Prediction
- Title（参考訳）: RuleFuser:ロバストなアウト・オブ・ディストリビューション・トラジェクトリ予測のためのエビデンシャル・ネットワークにおけるルール注入
- Authors: Jay Patrikar, Sushant Veer, Apoorva Sharma, Marco Pavone, Sebastian Scherer,
- Abstract要約: 自律走行における現代の神経軌道予測器は、運転ログから模倣学習(IL)を用いて開発されている。
ILは、大規模なデータセットからニュアンスとマルチモーダルな人間の運転行動を引き出す能力の恩恵を受ける。
古典的なルールベースの予測器は、設計上、OODシナリオに対して堅牢でありながら、行動を満たすトラフィックルールを予測できる。
本稿では、ニューラル予測器と古典的ルールベースの予測器を組み合わせることで、両者の相補的な利点を生かしたフレームワークであるRe RuleFuserを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.405998427564764
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modern neural trajectory predictors in autonomous driving are developed using imitation learning (IL) from driving logs. Although IL benefits from its ability to glean nuanced and multi-modal human driving behaviors from large datasets, the resulting predictors often struggle with out-of-distribution (OOD) scenarios and with traffic rule compliance. On the other hand, classical rule-based predictors, by design, can predict traffic rule satisfying behaviors while being robust to OOD scenarios, but these predictors fail to capture nuances in agent-to-agent interactions and human driver's intent. In this paper, we present RuleFuser, a posterior-net inspired evidential framework that combines neural predictors with classical rule-based predictors to draw on the complementary benefits of both, thereby striking a balance between performance and traffic rule compliance. The efficacy of our approach is demonstrated on the real-world nuPlan dataset where RuleFuser leverages the higher performance of the neural predictor in in-distribution (ID) scenarios and the higher safety offered by the rule-based predictor in OOD scenarios.
- Abstract（参考訳）: 自律走行における現代の神経軌道予測器は、運転ログから模倣学習(IL)を用いて開発されている。
ILは、大きなデータセットからニュアンスとマルチモーダルな人間の運転行動を引き出す能力から恩恵を受けるが、結果として生じる予測者は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)のシナリオとトラフィックルールのコンプライアンスに苦慮することが多い。
一方、古典的なルールベースの予測器は、OODシナリオに頑健でありながら、行動を満たすトラフィックルールを予測できるが、エージェントとエージェントの相互作用と人間のドライバーの意図のニュアンスを捕捉できない。
本稿では,ニューラル予測器と古典的ルールベースの予測器を組み合わせ,両者の相補的な利点を生かし,性能とトラヒックルールのコンプライアンスのバランスを損なうような,後続ネットにインスパイアされた暗示的フレームワークであるルールフューザーを提案する。
提案手法の有効性を実世界のnuPlanデータセットで実証した。このデータセットでは,ルールフェーザは,分布内(ID)シナリオにおけるニューラル予測器のより高い性能と,OODシナリオにおけるルールベースの予測器によって提供される安全性を活用している。
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