論文の概要: Enhancing End-to-End Autonomous Driving with Latent World Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08481v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 17:59:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 15:27:35.102068
• Title: Enhancing End-to-End Autonomous Driving with Latent World Model
• Title（参考訳）: 潜在世界モデルによるエンド・ツー・エンド自動運転の実現
• Authors: Yingyan Li, Lue Fan, Jiawei He, Yuqi Wang, Yuntao Chen, Zhaoxiang Zhang, Tieniu Tan,
• Abstract要約: コストのかかるラベルを必要とせずにエンドツーエンドの運転を改善するための,新しい自己管理手法を提案する。 フレームワーク textbfLAW は LAtent World モデルを用いて,予測エゴアクションと現在のフレームの潜在機能に基づいて,今後の潜在機能を予測する。 その結果,オープンループベンチマークとクローズループベンチマークの両方において,コストのかかるアノテーションを使わずに最先端のパフォーマンスを実現することができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.22157677787239
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: End-to-end autonomous driving has garnered widespread attention. Current end-to-end approaches largely rely on the supervision from perception tasks such as detection, tracking, and map segmentation to aid in learning scene representations. However, these methods require extensive annotations, hindering the data scalability. To address this challenge, we propose a novel self-supervised method to enhance end-to-end driving without the need for costly labels. Specifically, our framework \textbf{LAW} uses a LAtent World model to predict future latent features based on the predicted ego actions and the latent feature of the current frame. The predicted latent features are supervised by the actually observed features in the future. This supervision jointly optimizes the latent feature learning and action prediction, which greatly enhances the driving performance. As a result, our approach achieves state-of-the-art performance in both open-loop and closed-loop benchmarks without costly annotations.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンドの自動運転は広く注目を集めている。 現在のエンドツーエンドアプローチは、シーン表現の学習を支援するために、検出、追跡、マップセグメンテーションといった知覚タスクの監督に大きく依存している。 しかし、これらの方法は広範なアノテーションを必要とし、データのスケーラビリティを妨げる。 この課題に対処するために、コストのかかるラベルを必要とせず、エンドツーエンドの運転を改善するための新しい自己管理手法を提案する。 具体的には、フレームワーク \textbf{LAW} は LAtent World モデルを用いて、予測されたエゴアクションと現在のフレームの潜時特徴に基づいて、将来の潜時特徴を予測する。 予測された潜在的特徴は、将来実際に観察される特徴によって管理される。 この監督は、潜在特徴学習と行動予測を協調的に最適化し、駆動性能を大幅に向上させる。 その結果,オープンループベンチマークとクローズループベンチマークの両方において,コストのかかるアノテーションを使わずに最先端のパフォーマンスを実現することができた。

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