論文の概要: WHALES: A Multi-agent Scheduling Dataset for Enhanced Cooperation in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13340v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 14:12:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:49.493393
• Title: WHALES: A Multi-agent Scheduling Dataset for Enhanced Cooperation in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: WHALES: 自律運転における協調強化のためのマルチエージェントスケジューリングデータセット
• Authors: Siwei Chen, Yinsong, Wang, Ziyi Song, Sheng Zhou,
• Abstract要約: 我々は、駆動シーケンス当たり平均8.4エージェントのデータセットを提示する。 自律運転データセットの中で最大のエージェントと視点を提供するだけでなく、WHALESはエージェントの振る舞いを記録する。 エージェントスケジューリングタスクにおいて,エゴエージェントが複数の候補エージェントの1つを選択して協調する実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.365702251769456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving high levels of safety and reliability in autonomous driving remains a critical challenge, especially due to occlusion and limited perception ranges in standalone systems. Cooperative perception among vehicles offers a promising solution, but existing research is hindered by datasets with a limited number of agents. Scaling up the number of cooperating agents is non-trivial and introduces significant computational and technical hurdles that have not been addressed in previous works. To bridge this gap, we present Wireless enHanced Autonomous vehicles with Large number of Engaged agentS (WHALES), a dataset generated using CARLA simulator that features an unprecedented average of 8.4 agents per driving sequence. In addition to providing the largest number of agents and viewpoints among autonomous driving datasets, WHALES records agent behaviors, enabling cooperation across multiple tasks. This expansion allows for new supporting tasks in cooperative perception. As a demonstration, we conduct experiments on agent scheduling task, where the ego agent selects one of multiple candidate agents to cooperate with, optimizing perception gains in autonomous driving. The WHALES dataset and codebase can be found at https://github.com/chensiweiTHU/WHALES.
• Abstract（参考訳）: 自動運転における高いレベルの安全性と信頼性を達成することは、特に独立系における排他的および限定的な認識範囲のため、依然として重要な課題である。 車両間の協調認識は、有望な解決策を提供するが、既存の研究は限られた数のエージェントを持つデータセットによって妨げられている。 協調エージェントの数をスケールアップするのは簡単ではなく、以前の研究で対処されていない、計算的および技術的なハードルがかなり導入されている。 このギャップを埋めるために、我々は、CARLAシミュレータを用いて生成されたデータセットである、多数のエンゲージメントエージェント(WHALES)を備えたワイヤレスエンハンスド自律走行車(Wireless enHanced autonomous vehicle)を紹介した。 自律運転データセットの中で最大のエージェントと視点を提供するだけでなく、WHALESはエージェントの振る舞いを記録し、複数のタスクをまたいだ協調を可能にする。 この拡張により、協調的な知覚における新しい支援タスクが可能になる。 実演として,エゴエージェントが複数の候補エージェントの1つを選択し,自律運転における知覚の利得を最適化する,エージェントスケジューリングタスクの実験を行う。 WHALESデータセットとコードベースはhttps://github.com/chensiweiTHU/WHALESで確認できる。

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