論文の概要: Hybrid Imitation-Learning Motion Planner for Urban Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02871v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 16:54:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 16:52:09.837012
• Title: Hybrid Imitation-Learning Motion Planner for Urban Driving
• Title（参考訳）: 都市運転のためのハイブリッド模擬学習型運動プランナ
• Authors: Cristian Gariboldi, Matteo Corno, Beng Jin,
• Abstract要約: 本稿では,学習ベースと最適化ベースを融合した新しいハイブリッドモーションプランナを提案する。 我々のモデルは、これらの目的に固有のトレードオフを緩和し、安全性と人間の類似性を効果的にバランスさせます。 シミュレーション実験により本手法を検証し,現実の自動運転車に導入することで,その有効性を更に実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the release of open source datasets such as nuPlan and Argoverse, the research around learning-based planners has spread a lot in the last years. Existing systems have shown excellent capabilities in imitating the human driver behaviour, but they struggle to guarantee safe closed-loop driving. Conversely, optimization-based planners offer greater security in short-term planning scenarios. To confront this challenge, in this paper we propose a novel hybrid motion planner that integrates both learning-based and optimization-based techniques. Initially, a multilayer perceptron (MLP) generates a human-like trajectory, which is then refined by an optimization-based component. This component not only minimizes tracking errors but also computes a trajectory that is both kinematically feasible and collision-free with obstacles and road boundaries. Our model effectively balances safety and human-likeness, mitigating the trade-off inherent in these objectives. We validate our approach through simulation experiments and further demonstrate its efficacy by deploying it in real-world self-driving vehicles.
• Abstract（参考訳）: nuPlanやArgoverseといったオープンソースのデータセットのリリースによって、学習ベースのプランナに関する調査は、ここ数年で大きく広がりました。 既存のシステムは、人間の運転行動を模倣する優れた能力を示しているが、安全なクローズドループ運転を保証するのに苦労している。 逆に、最適化ベースのプランナは、短期的な計画シナリオにおいてよりセキュリティを提供する。 本稿では,この課題に対処するために,学習ベースと最適化ベースを融合したハイブリッドモーションプランナを提案する。 当初、多層パーセプトロン(MLP)はヒトのような軌道を生成し、最適化ベースのコンポーネントによって洗練される。 このコンポーネントは、トラッキングエラーを最小限に抑えるだけでなく、運動的に実現可能で障害物や道路境界との衝突のない軌道も計算する。 我々のモデルは、これらの目的に固有のトレードオフを緩和し、安全性と人間の類似性を効果的にバランスさせます。 シミュレーション実験により本手法を検証し,現実の自動運転車に導入することで,その有効性を更に実証する。

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