論文の概要: CrashAgent: Crash Scenario Generation via Multi-modal Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18341v1
• Date: Fri, 23 May 2025 19:55:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.35024
• Title: CrashAgent: Crash Scenario Generation via Multi-modal Reasoning
• Title（参考訳）: CrashAgent: マルチモーダル推論によるクラッシュシナリオ生成
• Authors: Miao Li, Wenhao Ding, Haohong Lin, Yiqi Lyu, Yihang Yao, Yuyou Zhang, Ding Zhao,
• Abstract要約: CrashAgentは,マルチモーダルな実世界の交通事故レポートを解釈するフレームワークである。 生成した衝突シナリオを,レイアウト再構成の精度,衝突速度,多様性など,複数の観点から評価した。 結果、高品質で大規模なクラッシュデータセットが公開され、安全な運転アルゴリズムの開発がサポートされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.42773413989066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Training and evaluating autonomous driving algorithms requires a diverse range of scenarios. However, most available datasets predominantly consist of normal driving behaviors demonstrated by human drivers, resulting in a limited number of safety-critical cases. This imbalance, often referred to as a long-tail distribution, restricts the ability of driving algorithms to learn from crucial scenarios involving risk or failure, scenarios that are essential for humans to develop driving skills efficiently. To generate such scenarios, we utilize Multi-modal Large Language Models to convert crash reports of accidents into a structured scenario format, which can be directly executed within simulations. Specifically, we introduce CrashAgent, a multi-agent framework designed to interpret multi-modal real-world traffic crash reports for the generation of both road layouts and the behaviors of the ego vehicle and surrounding traffic participants. We comprehensively evaluate the generated crash scenarios from multiple perspectives, including the accuracy of layout reconstruction, collision rate, and diversity. The resulting high-quality and large-scale crash dataset will be publicly available to support the development of safe driving algorithms in handling safety-critical situations.
• Abstract（参考訳）: 自律運転アルゴリズムの訓練と評価には、さまざまなシナリオが必要である。 しかしながら、ほとんどの利用可能なデータセットは、人間の運転者が示す通常の運転行動から成り立っている。 この不均衡は、しばしばロングテール分布(long-tail distribution)と呼ばれ、リスクや失敗を含む重要なシナリオから学習するアルゴリズムを駆動する能力を制限する。 このようなシナリオを生成するために,マルチモーダル大規模言語モデルを用いて,事故の事故報告をシミュレーション内で直接実行できる構造化シナリオ形式に変換する。 具体的には,道路レイアウトの生成とエゴ車両とその周辺交通参加者の挙動について,マルチモーダルな実世界の交通事故レポートを解釈するために設計されたマルチエージェントフレームワークであるCrashAgentを紹介する。 生成した衝突シナリオを複数視点から総合的に評価し,レイアウト再構成の精度,衝突速度,多様性について検討した。 結果として得られる高品質で大規模なクラッシュデータセットは、安全クリティカルな状況に対処する安全な運転アルゴリズムの開発をサポートするために公開される。

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