論文の概要: Bench2Drive: Towards Multi-Ability Benchmarking of Closed-Loop End-To-End Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03877v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 09:12:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 15:39:42.173256
• Title: Bench2Drive: Towards Multi-Ability Benchmarking of Closed-Loop End-To-End Autonomous Driving
• Title（参考訳）: Bench2Drive: 閉ループエンドツーエンド自動運転の多機能ベンチマークを目指して
• Authors: Xiaosong Jia, Zhenjie Yang, Qifeng Li, Zhiyuan Zhang, Junchi Yan,
• Abstract要約: 本稿では,E2E-ADシステムのマルチ能力をクローズドループで評価するための最初のベンチマークであるBench2Driveを紹介する。 我々は最先端のE2E-ADモデルを実装し、Bench2Driveで評価し、現状と今後の方向性について洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.705635382104454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In an era marked by the rapid scaling of foundation models, autonomous driving technologies are approaching a transformative threshold where end-to-end autonomous driving (E2E-AD) emerges due to its potential of scaling up in the data-driven manner. However, existing E2E-AD methods are mostly evaluated under the open-loop log-replay manner with L2 errors and collision rate as metrics (e.g., in nuScenes), which could not fully reflect the driving performance of algorithms as recently acknowledged in the community. For those E2E-AD methods evaluated under the closed-loop protocol, they are tested in fixed routes (e.g., Town05Long and Longest6 in CARLA) with the driving score as metrics, which is known for high variance due to the unsmoothed metric function and large randomness in the long route. Besides, these methods usually collect their own data for training, which makes algorithm-level fair comparison infeasible. To fulfill the paramount need of comprehensive, realistic, and fair testing environments for Full Self-Driving (FSD), we present Bench2Drive, the first benchmark for evaluating E2E-AD systems' multiple abilities in a closed-loop manner. Bench2Drive's official training data consists of 2 million fully annotated frames, collected from 10000 short clips uniformly distributed under 44 interactive scenarios (cut-in, overtaking, detour, etc), 23 weathers (sunny, foggy, rainy, etc), and 12 towns (urban, village, university, etc) in CARLA v2. Its evaluation protocol requires E2E-AD models to pass 44 interactive scenarios under different locations and weathers which sums up to 220 routes and thus provides a comprehensive and disentangled assessment about their driving capability under different situations. We implement state-of-the-art E2E-AD models and evaluate them in Bench2Drive, providing insights regarding current status and future directions.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルの急速なスケーリングに特徴付けられる時代において、自律運転技術は、データ駆動方式のスケールアップの可能性から、エンドツーエンドの自動運転(E2E-AD)が出現する変革的なしきい値に近づいている。 しかし、既存のE2E-AD手法は、L2エラーと衝突率を指標として、オープンループのログ再生方式で評価され(例えば、nuScenesでは)、最近コミュニティで認められたように、アルゴリズムの駆動性能を完全に反映することができなかった。 閉ループ法で評価されたE2E-AD法は, 運転スコアを指標とした固定経路(例えば, CARLAのTown05Long, Longest6)で試験される。 さらに、これらの手法は通常、トレーニングのために独自のデータを収集するので、アルゴリズムレベルの公正比較は不可能である。 完全自動運転(FSD)のための包括的で現実的で公正なテスト環境の必要性を満たすため、E2E-ADシステムのマルチ能力をクローズドループで評価するための最初のベンチマークであるBench2Driveを提示する。 Bench2Driveの公式トレーニングデータは200万の完全な注釈付きフレームで構成され、CARLA v2の44のインタラクティブシナリオ(カットイン、オーバーテイク、デトゥールなど)、23の天気(雨、霧、雨など)、12の町(都市、村、大学など)で均一に配布された10000のショートクリップから収集されている。 評価プロトコルでは、E2E-ADモデルでは、異なる場所と天候下で44の対話的なシナリオをパスし、220のルートを合計し、異なる状況下での運転能力に関する包括的かつ不整合な評価を提供する必要がある。 我々は最先端のE2E-ADモデルを実装し、Bench2Driveで評価し、現状と今後の方向性について洞察を提供する。

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