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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08481v2
• Date: Fri, 28 Feb 2025 07:43:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:38:17.553171
• 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: 本稿では,LAW(Latent World Model)を用いたエンドツーエンド運転のための自己教師型学習手法を提案する。 LAWは、現在の特徴とエゴ軌道に基づいて将来のシーン機能を予測する。 この自己監督タスクは、知覚のない、知覚に基づくフレームワークにシームレスに統合することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.22157677787239
• License:
• Abstract: In autonomous driving, end-to-end planners directly utilize raw sensor data, enabling them to extract richer scene features and reduce information loss compared to traditional planners. This raises a crucial research question: how can we develop better scene feature representations to fully leverage sensor data in end-to-end driving? Self-supervised learning methods show great success in learning rich feature representations in NLP and computer vision. Inspired by this, we propose a novel self-supervised learning approach using the LAtent World model (LAW) for end-to-end driving. LAW predicts future scene features based on current features and ego trajectories. This self-supervised task can be seamlessly integrated into perception-free and perception-based frameworks, improving scene feature learning and optimizing trajectory prediction. LAW achieves state-of-the-art performance across multiple benchmarks, including real-world open-loop benchmark nuScenes, NAVSIM, and simulator-based closed-loop benchmark CARLA. The code is released at https://github.com/BraveGroup/LAW.
• Abstract（参考訳）: 自動運転では、エンド・ツー・エンドのプランナーは生のセンサーデータを直接利用し、よりリッチなシーンの特徴を抽出し、従来のプランナーと比べて情報損失を減らすことができる。 エンドツーエンドの運転において,センサデータを完全に活用するために,より優れたシーン特徴表現を開発するにはどうすればよいのか? 自己教師付き学習手法は、NLPおよびコンピュータビジョンにおけるリッチな特徴表現の学習において大きな成功を収めている。 そこで本研究では,LAW(Latent World Model)をエンド・ツー・エンド・ドライブに適用した新しい自己教師型学習手法を提案する。 LAWは、現在の特徴とエゴ軌道に基づいて将来のシーン機能を予測する。 この自己監督タスクは、知覚のない、知覚に基づくフレームワークにシームレスに統合することができ、シーンの特徴学習を改善し、軌道予測を最適化することができる。 LAWは、実世界のオープンループベンチマークnuScenes、NAVSIM、シミュレータベースのクローズドループベンチマークCARLAなど、複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現している。 コードはhttps://github.com/BraveGroup/LAW.comで公開されている。

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