論文の概要: Does End-to-End Autonomous Driving Really Need Perception Tasks?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18341v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 23:30:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 06:50:51.813962
• Title: Does End-to-End Autonomous Driving Really Need Perception Tasks?
• Title（参考訳）: 自動運転車には認識タスクが本当に必要か?
• Authors: Peidong Li, Dixiao Cui,
• Abstract要約: SSRは16個のナビゲーション誘導トークンのみをスパースシーン表現として利用する新しいフレームワークである。 本手法では,教師付きサブタスクの必要性を排除し,ナビゲーションインテントに係わる重要な要素に計算資源を集中させることができる。 SSRは、nuScenesデータセットの最先端の計画性能を達成し、L2エラーが27.2%減少し、主要なE2EAD法であるUniADとの衝突速度が51.6%低下したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: End-to-End Autonomous Driving (E2EAD) methods typically rely on supervised perception tasks to extract explicit scene information (e.g., objects, maps). This reliance necessitates expensive annotations and constrains deployment and data scalability in real-time applications. In this paper, we introduce SSR, a novel framework that utilizes only 16 navigation-guided tokens as Sparse Scene Representation, efficiently extracting crucial scene information for E2EAD. Our method eliminates the need for supervised sub-tasks, allowing computational resources to concentrate on essential elements directly related to navigation intent. We further introduce a temporal enhancement module that employs a Bird's-Eye View (BEV) world model, aligning predicted future scenes with actual future scenes through self-supervision. SSR achieves state-of-the-art planning performance on the nuScenes dataset, demonstrating a 27.2\% relative reduction in L2 error and a 51.6\% decrease in collision rate to the leading E2EAD method, UniAD. Moreover, SSR offers a 10.9$\times$ faster inference speed and 13$\times$ faster training time. This framework represents a significant leap in real-time autonomous driving systems and paves the way for future scalable deployment. Code will be released at \url{https://github.com/PeidongLi/SSR}.
• Abstract（参考訳）: E2EAD(End-to-End Autonomous Driving)の手法は、通常、明示的なシーン情報(例えば、オブジェクト、マップ)を抽出するために、教師付き知覚タスクに依存する。 この依存は、高額なアノテーションを必要とし、リアルタイムアプリケーションにおけるデプロイメントとデータのスケーラビリティを制約します。 本稿では,16個のナビゲーション誘導トークンのみをスパースシーン表現として利用し,E2EADの重要なシーン情報を効率的に抽出する新しいフレームワークであるSSRを紹介する。 本手法では,教師付きサブタスクの必要性を排除し,ナビゲーション意図に直接関係する重要な要素に計算資源を集中させることができる。 さらに,バードアイビュー(BEV)の世界モデルを用いた時間的拡張モジュールを導入する。 SSR は nuScenes データセット上での最先端の計画性能を達成し、L2 エラーの相対減少率 27.2 % と、主要な E2EAD 法である UniAD との衝突速度 51.6 % を実証した。 さらに、SSRは10.9$\times$高速な推論速度と13$\times$高速なトレーニングタイムを提供する。 このフレームワークは、リアルタイム自動運転システムにおける大きな飛躍であり、将来のスケーラブルなデプロイメントの道を開くものだ。 コードは \url{https://github.com/PeidongLi/SSR} でリリースされる。

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