論文の概要: Integrating End-to-End and Modular Driving Approaches for Online Corner Case Detection in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01178v1
• Date: Mon, 2 Sep 2024 11:14:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 07:01:54.890622
• Title: Integrating End-to-End and Modular Driving Approaches for Online Corner Case Detection in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律運転におけるオンラインコーナーケース検出のためのエンド・ツー・エンド・エンドとモジュラー・ドライビング・アプローチの統合
• Authors: Gemb Kaljavesi, Xiyan Su, Frank Diermeyer,
• Abstract要約: 本稿では,エンド・ツー・エンドのアプローチをモジュールシステムに統合したオンラインコーナーケース検出手法を提案する。 以上の結果から,状況認識に優れるエンド・ツー・エンドのネットワークは,コーナケースの検出に効果的に寄与することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Online corner case detection is crucial for ensuring safety in autonomous driving vehicles. Current autonomous driving approaches can be categorized into modular approaches and end-to-end approaches. To leverage the advantages of both, we propose a method for online corner case detection that integrates an end-to-end approach into a modular system. The modular system takes over the primary driving task and the end-to-end network runs in parallel as a secondary one, the disagreement between the systems is then used for corner case detection. We implement this method on a real vehicle and evaluate it qualitatively. Our results demonstrate that end-to-end networks, known for their superior situational awareness, as secondary driving systems, can effectively contribute to corner case detection. These findings suggest that such an approach holds potential for enhancing the safety of autonomous vehicles.
• Abstract（参考訳）: オンラインコーナーケース検出は、自動運転車の安全性を確保するために不可欠である。 現在の自律運転アプローチは、モジュラーアプローチとエンドツーエンドアプローチに分類することができる。 両手法の利点を生かして,エンド・ツー・エンドのアプローチをモジュールシステムに統合したオンラインコーナーケース検出手法を提案する。 モジュールシステムは一次駆動タスクを引き継ぎ、エンド・ツー・エンドのネットワークは二次駆動として並列に動作し、システム間の不一致をコーナーケース検出に使用する。 本手法を実車に実装し,定性的に評価する。 本研究は,2次駆動システムとして,状況認識の優れたエンド・ツー・エンドネットワークが,コーナケースの検出に有効であることを示す。 これらのことから,このようなアプローチは自動運転車の安全性を高める可能性を秘めていると考えられる。

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