論文の概要: FASIONAD : FAst and Slow FusION Thinking Systems for Human-Like Autonomous Driving with Adaptive Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18013v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 03:14:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-01 15:52:53.519075
• Title: FASIONAD : FAst and Slow FusION Thinking Systems for Human-Like Autonomous Driving with Adaptive Feedback
• Title（参考訳）: FASIONAD : 適応フィードバックによる人間のような自律運転のためのファストとスローフューション思考システム
• Abstract要約: 本稿では,認知モデル "Thinking, Fast and Slow" に触発された新しいデュアルシステムフレームワークであるFASIONADを提案する。 高速システムは、高速でデータ駆動の経路計画を使用してルーチンナビゲーションタスクを処理し、遅いシステムは、困難な状況や不慣れな状況における複雑な推論と意思決定に重点を置いている。 高速システムによって生成された視覚的プロンプトは、低速システムにおける人間のような推論を可能にし、高速システムの意思決定を強化するための高品質なフィードバックを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.805379735361862
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ensuring safe, comfortable, and efficient navigation is a critical goal for autonomous driving systems. While end-to-end models trained on large-scale datasets excel in common driving scenarios, they often struggle with rare, long-tail events. Recent progress in large language models (LLMs) has introduced enhanced reasoning capabilities, but their computational demands pose challenges for real-time decision-making and precise planning. This paper presents FASIONAD, a novel dual-system framework inspired by the cognitive model "Thinking, Fast and Slow." The fast system handles routine navigation tasks using rapid, data-driven path planning, while the slow system focuses on complex reasoning and decision-making in challenging or unfamiliar situations. A dynamic switching mechanism based on score distribution and feedback allows seamless transitions between the two systems. Visual prompts generated by the fast system enable human-like reasoning in the slow system, which provides high-quality feedback to enhance the fast system's decision-making. To evaluate FASIONAD, we introduce a new benchmark derived from the nuScenes dataset, specifically designed to differentiate fast and slow scenarios. FASIONAD achieves state-of-the-art performance on this benchmark, establishing a new standard for frameworks integrating fast and slow cognitive processes in autonomous driving. This approach paves the way for more adaptive, human-like autonomous driving systems.
• Abstract（参考訳）: 安全で快適で効率的なナビゲーションを保証することは、自動運転システムにとって重要な目標である。 大規模なデータセットでトレーニングされたエンドツーエンドモデルは、一般的な運転シナリオで優れているが、まれで長い尾のイベントに苦労することが多い。 大規模言語モデル(LLMs)の最近の進歩は推論能力の向上を導入しているが、その計算要求はリアルタイムな意思決定と正確な計画に課題をもたらす。 本稿では,認知モデル"Thinking, Fast and Slow"にインスパイアされた,新しいデュアルシステムフレームワークであるFASIONADを提案する。 高速システムは、高速でデータ駆動の経路計画を使用してルーチンナビゲーションタスクを処理し、遅いシステムは、困難な状況や不慣れな状況における複雑な推論と意思決定に重点を置いている。 スコア分布とフィードバックに基づく動的切替機構は、2つのシステム間のシームレスな遷移を可能にする。 高速システムによって生成された視覚的プロンプトは、低速システムにおける人間のような推論を可能にし、高速システムの意思決定を強化するための高品質なフィードバックを提供する。 FASIONADを評価するために、我々はnuScenesデータセットから派生した新しいベンチマークを導入する。 FASIONADはこのベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現し、高速で遅い認知プロセスを自律運転に統合するフレームワークの新しい標準を確立した。 このアプローチは、より適応的で人間らしい自動運転システムへの道を開くものだ。

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