論文の概要: Control-ITRA: Controlling the Behavior of a Driving Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12408v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 03:35:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 16:53:46.389888
• Title: Control-ITRA: Controlling the Behavior of a Driving Model
• Title（参考訳）: 制御-ITRA:運転モデルの動作制御
• Authors: Vasileios Lioutas, Adam Scibior, Matthew Niedoba, Berend Zwartsenberg, Frank Wood,
• Abstract要約: エージェントの動作に影響を与える制御ITRAと呼ばれる手法を,ウェイポイントの割り当てと目標速度の変調によって導入する。 本手法は, 可制御性, 無屈折性トラジェクトリを生成できると同時に, 視界と見えない位置の両方でリアリズムを保ち得ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.31198056147624
• License:
• Abstract: Simulating realistic driving behavior is crucial for developing and testing autonomous systems in complex traffic environments. Equally important is the ability to control the behavior of simulated agents to tailor scenarios to specific research needs and safety considerations. This paper extends the general-purpose multi-agent driving behavior model ITRA (Scibior et al., 2021), by introducing a method called Control-ITRA to influence agent behavior through waypoint assignment and target speed modulation. By conditioning agents on these two aspects, we provide a mechanism for them to adhere to specific trajectories and indirectly adjust their aggressiveness. We compare different approaches for integrating these conditions during training and demonstrate that our method can generate controllable, infraction-free trajectories while preserving realism in both seen and unseen locations.
• Abstract（参考訳）: 複雑な交通環境における自律システムの開発とテストには,現実的な運転行動のシミュレーションが不可欠である。 同様に重要なことは、シミュレーションされたエージェントの振る舞いを制御し、特定の研究ニーズや安全性を考慮してシナリオを調整できる能力である。 本稿では, 汎用多エージェント駆動行動モデルITRA(Scibior et al , 2021)を拡張し, エージェント動作に影響を与える制御-ITRA法を提案する。 これら2つの側面にエージェントを調和させることにより、エージェントが特定の軌道に固執し、間接的に攻撃性を調整するメカニズムを提供する。 我々は、これらの条件をトレーニング中に統合するための異なるアプローチを比較し、我々の手法が、視界と見えない場所の両方で現実性を維持しながら、制御可能な無屈折軌道を生成できることを実証する。

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