論文の概要: Imagine-2-Drive: High-Fidelity World Modeling in CARLA for Autonomous Vehicles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10171v1
- Date: Fri, 15 Nov 2024 13:17:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-18 15:37:34.219028
- Title: Imagine-2-Drive: High-Fidelity World Modeling in CARLA for Autonomous Vehicles
- Title（参考訳）: 自動車用CARLAにおける高忠実な世界モデリング
- Authors: Anant Garg, K Madhava Krishna,
- Abstract要約: 本稿では,VISTAPlanとDPAの2つのコンポーネントで構成されるフレームワークであるImagine-2-Driveを紹介する。
DPAは、軌道予測のための多モード挙動をモデル化するための拡散に基づくポリシーである。
我々は,標準走行距離における技術(SOTA)世界モデルの現状を,ルート完了率と成功率でそれぞれ15%,20%上回った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.639797094021988
- License:
- Abstract: In autonomous driving with image based state space, accurate prediction of future events and modeling diverse behavioral modes are essential for safety and effective decision-making. World model-based Reinforcement Learning (WMRL) approaches offers a promising solution by simulating future states from current state and actions. However, utility of world models is often limited by typical RL policies being limited to deterministic or single gaussian distribution. By failing to capture the full spectrum of possible actions, reduces their adaptability in complex, dynamic environments. In this work, we introduce Imagine-2-Drive, a framework that consists of two components, VISTAPlan, a high-fidelity world model for accurate future prediction and Diffusion Policy Actor (DPA), a diffusion based policy to model multi-modal behaviors for trajectory prediction. We use VISTAPlan to simulate and evaluate trajectories from DPA and use Denoising Diffusion Policy Optimization (DDPO) to train DPA to maximize the cumulative sum of rewards over the trajectories. We analyze the benefits of each component and the framework as a whole in CARLA with standard driving metrics. As a consequence of our twin novelties- VISTAPlan and DPA, we significantly outperform the state of the art (SOTA) world models on standard driving metrics by 15% and 20% on Route Completion and Success Rate respectively.
- Abstract（参考訳）: 画像に基づく状態空間を持つ自律運転では、将来の事象の正確な予測と多様な行動モードのモデル化が安全と効果的な意思決定に不可欠である。
世界モデルに基づく強化学習(WMRL)アプローチは、現在の状態と動作から将来の状態をシミュレートすることで、有望なソリューションを提供する。
しかし、世界モデルの実用性はしばしば、決定論的あるいは単一ガウス分布に制限される典型的なRLポリシーによって制限される。
可能なアクションの完全なスペクトルを捕捉できないことで、複雑な動的環境への適応性が低下する。
本稿では,2つのコンポーネントからなるフレームワークであるImagine-2-Driveについて紹介する。VISTAPlan,精度の高い将来予測のための高忠実な世界モデル,DPA(Diffusion Policy Actor)は,軌道予測のためのマルチモーダルな振る舞いをモデル化するための拡散ベースのポリシーである。
我々は、DPAからの軌道をシミュレートし評価するためにVISTAPlanを使用し、DPAを訓練するためにDDPO(Denoising Diffusion Policy Optimization)を用いて、軌道上の報酬の累積和を最大化する。
CARLAでは、各コンポーネントとフレームワーク全体のメリットを標準駆動メトリクスで分析します。
VISTAPlanとDPAの2つのノベルティの結果として、標準的な運転基準における最先端(SOTA)世界モデルを、それぞれパス完了率と成功率で15%、20%上回った。
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