論文の概要: CARLA2Real: a tool for reducing the sim2real gap in CARLA simulator
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18238v1
- Date: Wed, 23 Oct 2024 19:33:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-25 12:50:12.470805
- Title: CARLA2Real: a tool for reducing the sim2real gap in CARLA simulator
- Title（参考訳）: CARLA2Real: CARLAシミュレータにおけるsim2realギャップを低減するツール
- Authors: Stefanos Pasios, Nikos Nikolaidis,
- Abstract要約: 我々は、シミュレーションデータのフォトリアリズムを高めるために最先端のアプローチを採用し、それらを実世界のデータセットの視覚的特徴と整合させる。
そこで我々はCARLA2Realを開発した。CARLA2Realは、広く使われているオープンソースのCARLAシミュレーターである。
このツールは、CARLAをほぼリアルタイムで出力し、13FPSのフレームレートを達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8978140690127328
- License:
- Abstract: Simulators are indispensable for research in autonomous systems such as self-driving cars, autonomous robots and drones. Despite significant progress in various simulation aspects, such as graphical realism, an evident gap persists between the virtual and real-world environments. Since the ultimate goal is to deploy the autonomous systems in the real world, closing the sim2real gap is of utmost importance. In this paper, we employ a state-ofthe-art approach to enhance the photorealism of simulated data, aligning them with the visual characteristics of real-world datasets. Based on this, we developed CARLA2Real, an easy-to-use, publicly available tool (plug-in) for the widely used and open-source CARLA simulator. This tool enhances the output of CARLA in near realtime, achieving a frame rate of 13 FPS, translating it to the visual style and realism of real-world datasets such as Cityscapes, KITTI, and Mapillary Vistas. By employing the proposed tool, we generated synthetic datasets from both the simulator and the enhancement model outputs, including their corresponding ground truth annotations for tasks related to autonomous driving. Then, we performed a number of experiments to evaluate the impact of the proposed approach on feature extraction and semantic segmentation methods when trained on the enhanced synthetic data. The results demonstrate that the sim2real gap is significant and can indeed be reduced by the introduced approach.
- Abstract（参考訳）: シミュレーターは、自動運転車、自律ロボット、ドローンなどの自律システムの研究に欠かせない。
グラフィカルリアリズムのような様々なシミュレーションの面で大きな進歩があったが、仮想環境と現実世界環境の間に明らかなギャップは持続している。
最終的なゴールは、現実の世界で自律システムをデプロイすることなので、sim2realギャップを閉じることが最も重要です。
本稿では,シミュレーションデータのフォトリアリズムを高めるために最先端のアプローチを採用し,それらを実世界のデータセットの視覚的特徴と整合させる。
そこで我々はCARLA2Realを開発した。CARLA2Realは、広く使われているオープンソースのCARLAシミュレーターのための、使いやすい公開ツール(プラグイン)である。
このツールは、CARLAをほぼリアルタイムで出力し、フレームレートが13 FPSに達し、Cityscapes、KITTI、Mapillary Vistasといった現実世界のデータセットの視覚的スタイルとリアリズムに変換する。
提案ツールを用いて, シミュレータと拡張モデルから合成データセットを生成し, 自律運転に関連するタスクに対して, 対応する真理アノテーションを含む。
そこで本研究では,提案手法が改良された合成データに対して,特徴抽出および意味的セグメンテーション法に与える影響を評価するために,数多くの実験を行った。
その結果、sim2realのギャップは重要であり、実際に導入したアプローチによって低減できることを示した。
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