論文の概要: DiFSD: Ego-Centric Fully Sparse Paradigm with Uncertainty Denoising and Iterative Refinement for Efficient End-to-End Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09777v1
- Date: Sun, 15 Sep 2024 15:55:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 17:30:41.931832
- Title: DiFSD: Ego-Centric Fully Sparse Paradigm with Uncertainty Denoising and Iterative Refinement for Efficient End-to-End Autonomous Driving
- Title（参考訳）: DiFSD: 効率的なエンド・ツー・エンド自動運転のための不確実なデノジングと反復的リファインメントを備えたEgo-Centric Fully Sparse Paradigm
- Authors: Haisheng Su, Wei Wu, Junchi Yan,
- Abstract要約: 我々は、エンドツーエンドの自動運転のためのエゴ中心の完全スパースパラダイムであるDiFSDを提案する。
特に、DiFSDは主にスパース知覚、階層的相互作用、反復的な運動プランナーから構成される。
nuScenesデータセットで行った実験は、DiFSDの優れた計画性能と優れた効率を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.53171248839489
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Current end-to-end autonomous driving methods resort to unifying modular designs for various tasks (e.g. perception, prediction and planning). Although optimized in a planning-oriented spirit with a fully differentiable framework, existing end-to-end driving systems without ego-centric designs still suffer from unsatisfactory performance and inferior efficiency, owing to the rasterized scene representation learning and redundant information transmission. In this paper, we revisit the human driving behavior and propose an ego-centric fully sparse paradigm, named DiFSD, for end-to-end self-driving. Specifically, DiFSD mainly consists of sparse perception, hierarchical interaction and iterative motion planner. The sparse perception module performs detection, tracking and online mapping based on sparse representation of the driving scene. The hierarchical interaction module aims to select the Closest In-Path Vehicle / Stationary (CIPV / CIPS) from coarse to fine, benefiting from an additional geometric prior. As for the iterative motion planner, both selected interactive agents and ego-vehicle are considered for joint motion prediction, where the output multi-modal ego-trajectories are optimized in an iterative fashion. Besides, both position-level motion diffusion and trajectory-level planning denoising are introduced for uncertainty modeling, thus facilitating the training stability and convergence of the whole framework. Extensive experiments conducted on nuScenes dataset demonstrate the superior planning performance and great efficiency of DiFSD, which significantly reduces the average L2 error by \textbf{66\%} and collision rate by \textbf{77\%} than UniAD while achieves \textbf{8.2$\times$} faster running efficiency.
- Abstract（参考訳）: 現在のエンドツーエンドの自動運転手法では、様々なタスク(知覚、予測、計画など)のためのモジュラー設計を統合する。
完全に差別化可能なフレームワークを備えた計画指向の精神で最適化されているが、既存のエゴ中心設計のエンド・ツー・エンド駆動システムは、ラスタ化されたシーン表現学習と冗長な情報伝達のために、未だに満足のいく性能と低効率に悩まされている。
本稿では,人間の運転行動を再考し,エンド・ツー・エンド自動運転のためのエゴ中心の完全スパースパラダイムであるDiFSDを提案する。
特に、DiFSDは主にスパース知覚、階層的相互作用、反復的な運動プランナーから構成される。
スパース認識モジュールは、運転シーンのスパース表現に基づいて、検出、追跡、オンラインマッピングを行う。
階層的な相互作用モジュールは、クローズト・イン・パス・ビークル/ステイナリー(CIPV/CIPS)を粗いものから粗いものへ選択することを目的としており、追加の幾何学的事前の恩恵を受けている。
反復運動プランナについては,複数モードのエゴ軌道を反復的に最適化した共同動作予測において,選択された対話エージェントとエゴ車両の両方が考慮される。
さらに、不確実性モデリングのために、位置レベルの運動拡散と軌道レベルの計画記述の両方を導入し、フレームワーク全体のトレーニング安定性と収束を容易にする。
nuScenesデータセット上で行った大規模な実験は、DiFSDの優れた計画性能と優れた効率を示しており、これは平均L2誤差をUniADより大幅に低減し、衝突速度をUniADより低くし、より高速なランニング効率を実現している。
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