論文の概要: SceneDiffuser: Efficient and Controllable Driving Simulation Initialization and Rollout

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12129v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 18:06:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-22 08:06:07.368437
• Title: SceneDiffuser: Efficient and Controllable Driving Simulation Initialization and Rollout
• Title（参考訳）: SceneDiffuser: 効率的かつ制御可能な運転シミュレーションの初期化とロールアウト
• Authors: Chiyu Max Jiang, Yijing Bai, Andre Cornman, Christopher Davis, Xiukun Huang, Hong Jeon, Sakshum Kulshrestha, John Lambert, Shuangyu Li, Xuanyu Zhou, Carlos Fuertes, Chang Yuan, Mingxing Tan, Yin Zhou, Dragomir Anguelov,
• Abstract要約: 現実的でインタラクティブなシーンシミュレーションは、自動運転車(AV)開発の鍵となる前提条件である。 本稿では,交通シミュレーションに先立って設計されたシーンレベルの拡散であるSceneDiffuserを紹介する。 新たな拡散復調パラダイムは、将来のシミュレーションステップに対して復調する計算コストを補正する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.098214039454927
• License:
• Abstract: Realistic and interactive scene simulation is a key prerequisite for autonomous vehicle (AV) development. In this work, we present SceneDiffuser, a scene-level diffusion prior designed for traffic simulation. It offers a unified framework that addresses two key stages of simulation: scene initialization, which involves generating initial traffic layouts, and scene rollout, which encompasses the closed-loop simulation of agent behaviors. While diffusion models have been proven effective in learning realistic and multimodal agent distributions, several challenges remain, including controllability, maintaining realism in closed-loop simulations, and ensuring inference efficiency. To address these issues, we introduce amortized diffusion for simulation. This novel diffusion denoising paradigm amortizes the computational cost of denoising over future simulation steps, significantly reducing the cost per rollout step (16x less inference steps) while also mitigating closed-loop errors. We further enhance controllability through the introduction of generalized hard constraints, a simple yet effective inference-time constraint mechanism, as well as language-based constrained scene generation via few-shot prompting of a large language model (LLM). Our investigations into model scaling reveal that increased computational resources significantly improve overall simulation realism. We demonstrate the effectiveness of our approach on the Waymo Open Sim Agents Challenge, achieving top open-loop performance and the best closed-loop performance among diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 現実的でインタラクティブなシーンシミュレーションは、自動運転車(AV)開発の鍵となる前提条件である。 本稿では,交通シミュレーションに先立って設計されたシーンレベルの拡散であるSceneDiffuserを紹介する。 このフレームワークは、初期トラフィックレイアウトを生成するシーン初期化と、エージェントの動作をクローズループでシミュレーションするシーンロールアウトという、2つの主要なシミュレーションステージに対処する統合されたフレームワークを提供する。 拡散モデルは現実的およびマルチモーダルなエージェント分布の学習に有効であることが証明されているが、制御可能性、閉ループシミュレーションにおけるリアリズムの維持、推論効率の確保など、いくつかの課題が残っている。 これらの問題に対処するために、シミュレーションのための償却拡散を導入する。 この新しい拡散デノイングパラダイムは、将来のシミュレーションステップをデノイングする計算コストを減らし、ロールアウトステップあたりのコスト(推論ステップの16倍)を大幅に削減し、クローズドループエラーを緩和する。 我々は、一般化されたハード制約、単純で効果的な推論時間制約機構、および大規模言語モデル(LLM)の少数ショットプロンプトによる言語ベースの制約付きシーン生成の導入により、制御性をさらに強化する。 モデルスケーリングに関する調査により,計算資源の増大がシミュレーションリアリズムを著しく改善することが明らかとなった。 Waymo Open Sim Agents Challengeにおいて,提案手法の有効性を実証し,最大オープンループ性能と最大クローズループ性能を実現する。

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