論文の概要: Getting SMARTER for Motion Planning in Autonomous Driving Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15824v1
- Date: Thu, 20 Feb 2025 03:51:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-25 22:36:55.805044
- Title: Getting SMARTER for Motion Planning in Autonomous Driving Systems
- Title（参考訳）: 自律走行システムにおける運動計画のためのSMARTERの導入
- Authors: Montgomery Alban, Ehsan Ahmadi, Randy Goebel, Amir Rasouli,
- Abstract要約: 本稿では,第2世代の動作計画シミュレータSMARTS 2.0を紹介する。
新機能には、現実的なマップの統合、車両間通信、交通と歩行者のシミュレーション、さまざまなセンサーモデルが含まれる。
本稿では,様々な難易度の高いシナリオにおいて,計画アルゴリズムを評価するための新しいベンチマークスイートを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.389340982597326
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Motion planning is a fundamental problem in autonomous driving and perhaps the most challenging to comprehensively evaluate because of the associated risks and expenses of real-world deployment. Therefore, simulations play an important role in efficient development of planning algorithms. To be effective, simulations must be accurate and realistic, both in terms of dynamics and behavior modeling, and also highly customizable in order to accommodate a broad spectrum of research frameworks. In this paper, we introduce SMARTS 2.0, the second generation of our motion planning simulator which, in addition to being highly optimized for large-scale simulation, provides many new features, such as realistic map integration, vehicle-to-vehicle (V2V) communication, traffic and pedestrian simulation, and a broad variety of sensor models. Moreover, we present a novel benchmark suite for evaluating planning algorithms in various highly challenging scenarios, including interactive driving, such as turning at intersections, and adaptive driving, in which the task is to closely follow a lead vehicle without any explicit knowledge of its intention. Each scenario is characterized by a variety of traffic patterns and road structures. We further propose a series of common and task-specific metrics to effectively evaluate the performance of the planning algorithms. At the end, we evaluate common motion planning algorithms using the proposed benchmark and highlight the challenges the proposed scenarios impose. The new SMARTS 2.0 features and the benchmark are publicly available at github.com/huawei-noah/SMARTS.
- Abstract（参考訳）: モーションプランニングは自動運転の基本的な問題であり、実際の展開のリスクと費用が伴うため、総合的に評価することが最も困難である。
したがって、シミュレーションは計画アルゴリズムの効率的な開発に重要な役割を果たしている。
効果的にするためには、シミュレーションはダイナミックスと行動モデリングの両方の観点から正確かつ現実的であり、また、幅広い研究フレームワークに対応するために高度にカスタマイズ可能である必要がある。
本稿では,大規模シミュレーションに高度に最適化された第2世代の動作計画シミュレータSMARTS 2.0を紹介し,現実的な地図統合,車車間通信(V2V),交通・歩行者シミュレーション,多種多様なセンサモデルなど,多くの新機能を提供する。
さらに,交差点の曲がり角や適応運転など,様々な難易度の高いシナリオにおいて,計画アルゴリズムを評価するための新しいベンチマークスイートを提案する。
それぞれのシナリオは、さまざまな交通パターンと道路構造によって特徴づけられる。
さらに、計画アルゴリズムの性能を効果的に評価するための、共通およびタスク固有の指標のシリーズを提案する。
最後に、提案したベンチマークを用いて、一般的な動き計画アルゴリズムを評価し、提案シナリオが課す課題を強調する。
新しいSMARTS 2.0とベンチマークはgithub.com/huawei-noah/SMARTSで公開されている。
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