論文の概要: DualAD: Disentangling the Dynamic and Static World for End-to-End Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06264v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 13:46:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 13:48:16.018476
• Title: DualAD: Disentangling the Dynamic and Static World for End-to-End Driving
• Title（参考訳）: DualAD: エンド・ツー・エンド運転のダイナミックで静的な世界
• Authors: Simon Doll, Niklas Hanselmann, Lukas Schneider, Richard Schulz, Marius Cordts, Markus Enzweiler, Hendrik P. A. Lensch,
• Abstract要約: 自動運転のための最先端のアプローチは、全体運転タスクの複数のサブタスクを単一のパイプラインに統合する。 動的エージェントと静的シーン要素を分離する専用表現を提案する。 DualADというタイトルの手法は、独立に訓練されたシングルタスクネットワークよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.379456277711379
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State-of-the-art approaches for autonomous driving integrate multiple sub-tasks of the overall driving task into a single pipeline that can be trained in an end-to-end fashion by passing latent representations between the different modules. In contrast to previous approaches that rely on a unified grid to represent the belief state of the scene, we propose dedicated representations to disentangle dynamic agents and static scene elements. This allows us to explicitly compensate for the effect of both ego and object motion between consecutive time steps and to flexibly propagate the belief state through time. Furthermore, dynamic objects can not only attend to the input camera images, but also directly benefit from the inferred static scene structure via a novel dynamic-static cross-attention. Extensive experiments on the challenging nuScenes benchmark demonstrate the benefits of the proposed dual-stream design, especially for modelling highly dynamic agents in the scene, and highlight the improved temporal consistency of our approach. Our method titled DualAD not only outperforms independently trained single-task networks, but also improves over previous state-of-the-art end-to-end models by a large margin on all tasks along the functional chain of driving.
• Abstract（参考訳）: 自律運転のための最先端のアプローチは、全体運転タスクの複数のサブタスクを単一のパイプラインに統合し、異なるモジュール間で遅延表現を渡すことでエンドツーエンドでトレーニングすることができる。 シーンの信念状態を表現するために統一グリッドを使った従来のアプローチとは対照的に,動的エージェントと静的シーン要素を分離する専用表現を提案する。 これにより、連続する時間ステップ間で、エゴと物体の動きの両方の効果を明示的に補償し、時間を通して柔軟に信念状態を伝播することができる。 さらに、動的オブジェクトは入力されたカメラ画像だけでなく、新しい動的静的なクロスアテンションを通じて、推論された静的なシーン構造から直接恩恵を受けることができる。 挑戦的なnuScenesベンチマークに関する大規模な実験は、提案したデュアルストリーム設計の利点、特に現場で高度に動的にエージェントをモデル化する際の利点を実証し、我々のアプローチの時間的整合性の向上を強調している。 DualADという題名の手法は、独立に訓練されたシングルタスクネットワークを上回るだけでなく、従来の最先端のエンド・ツー・エンドモデルよりも、運転の関数的連鎖に沿った全てのタスクにおいて大きなマージンで改善する。

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