論文の概要: GPD-1: Generative Pre-training for Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08643v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 18:59:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:04:18.116247
• Title: GPD-1: Generative Pre-training for Driving
• Title（参考訳）: GPD-1: 運転のための生成前訓練
• Authors: Zixun Xie, Sicheng Zuo, Wenzhao Zheng, Yunpeng Zhang, Dalong Du, Jie Zhou, Jiwen Lu, Shanghang Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,これらすべてのタスクを実現するために,GPD-1(Generative Pre-Training for Driving)モデルを提案する。 それぞれのシーンをエゴ、エージェント、マップトークンで表現し、統一トークン生成問題として自律運転を定式化する。 GPD-1は、シーン生成、交通シミュレーション、クローズドループシミュレーション、マップ予測、モーションプランニングなど、微調整なしで様々なタスクに適応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.06803277735132
• License:
• Abstract: Modeling the evolutions of driving scenarios is important for the evaluation and decision-making of autonomous driving systems. Most existing methods focus on one aspect of scene evolution such as map generation, motion prediction, and trajectory planning. In this paper, we propose a unified Generative Pre-training for Driving (GPD-1) model to accomplish all these tasks altogether without additional fine-tuning. We represent each scene with ego, agent, and map tokens and formulate autonomous driving as a unified token generation problem. We adopt the autoregressive transformer architecture and use a scene-level attention mask to enable intra-scene bi-directional interactions. For the ego and agent tokens, we propose a hierarchical positional tokenizer to effectively encode both 2D positions and headings. For the map tokens, we train a map vector-quantized autoencoder to efficiently compress ego-centric semantic maps into discrete tokens. We pre-train our GPD-1 on the large-scale nuPlan dataset and conduct extensive experiments to evaluate its effectiveness. With different prompts, our GPD-1 successfully generalizes to various tasks without finetuning, including scene generation, traffic simulation, closed-loop simulation, map prediction, and motion planning. Code: https://github.com/wzzheng/GPD.
• Abstract（参考訳）: 運転シナリオの進化をモデル化することは、自律運転システムの評価と意思決定に重要である。 既存の手法のほとんどは、地図生成、動き予測、軌道計画といったシーン進化の一側面に焦点を当てている。 本稿では,GPD-1(Generative Pre-Training for Driving)モデルを提案する。 それぞれのシーンをエゴ、エージェント、マップトークンで表現し、統一トークン生成問題として自律運転を定式化する。 自動回帰トランスアーキテクチャを採用し,シーンレベルのアテンションマスクを用いてシーン内双方向インタラクションを実現する。 エゴおよびエージェントトークンに対しては、2次元位置と方向の両方を効果的に符号化する階層的位置トークン化器を提案する。 マップトークンに対して、地図ベクトル量子化オートエンコーダを訓練し、エゴ中心のセマンティックマップを離散トークンに効率よく圧縮する。 我々は大規模なnuPlanデータセット上でGPD-1を事前訓練し、その有効性を評価するために広範囲な実験を行う。 異なるプロンプトにより,GPD-1はシーン生成,交通シミュレーション,クローズドループシミュレーション,マップ予測,動作計画など,微調整を伴わずに様々なタスクに一般化できる。 コード:https://github.com/wzzheng/GPD。

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