論文の概要: Gradient-based Trajectory Optimization with Parallelized Differentiable Traffic Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16750v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 19:53:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:55:35.895850
• Title: Gradient-based Trajectory Optimization with Parallelized Differentiable Traffic Simulation
• Title（参考訳）: 並列化微分可能交通シミュレーションを用いた勾配に基づく軌道最適化
• Authors: Sanghyun Son, Laura Zheng, Brian Clipp, Connor Greenwell, Sujin Philip, Ming C. Lin,
• Abstract要約: インテリジェントドライバモデル(IDM)に基づく並列化微分可能交通シミュレータを提案する。 我々のシミュレーターは車両の動きを効率的にモデル化し、実世界のデータに合うように教師できる軌道を生成する。 このシミュレータを用いて、入力軌跡の雑音をフィルタリングし(軌道フィルタリング)、スパース軌跡から高密度軌跡を再構成し(軌道再構成)、将来の軌跡を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.95575815501035
• License:
• Abstract: We present a parallelized differentiable traffic simulator based on the Intelligent Driver Model (IDM), a car-following framework that incorporates driver behavior as key variables. Our simulator efficiently models vehicle motion, generating trajectories that can be supervised to fit real-world data. By leveraging its differentiable nature, IDM parameters are optimized using gradient-based methods. With the capability to simulate up to 2 million vehicles in real time, the system is scalable for large-scale trajectory optimization. We show that we can use the simulator to filter noise in the input trajectories (trajectory filtering), reconstruct dense trajectories from sparse ones (trajectory reconstruction), and predict future trajectories (trajectory prediction), with all generated trajectories adhering to physical laws. We validate our simulator and algorithm on several datasets including NGSIM and Waymo Open Dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ドライバ動作をキー変数として組み込んだ車追従フレームワークであるIntelligent Driver Model (IDM) に基づく並列化微分可能なトラフィックシミュレータを提案する。 我々のシミュレーターは車両の動きを効率的にモデル化し、実世界のデータに合うように教師できる軌道を生成する。 微分可能な性質を利用することで、IDMパラメータは勾配法を用いて最適化される。 最大200万台の車両をリアルタイムでシミュレートできるので、大規模な軌道最適化にも拡張性がある。 提案手法を用いて,入力軌跡の雑音(軌道フィルタリング),スパース軌道からの高密度軌跡の再構成(軌道再構成),将来の軌跡の予測(軌道予測)を行う。 NGSIMやWaymo Open Datasetなど,いくつかのデータセット上でシミュレータとアルゴリズムを検証する。

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