論文の概要: Results of the 2024 CommonRoad Motion Planning Competition for Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.19564v1
• Date: Mon, 22 Dec 2025 16:46:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.847433
• Title: Results of the 2024 CommonRoad Motion Planning Competition for Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: 2024 自動車のコモンロード運動計画コンペティションの結果
• Authors: Yanliang Huang, Xia Yan, Peiran Yin, Zhenduo Zhang, Zeyan Shao, Youran Wang, Haoliang Huang, Matthias Althoff,
• Abstract要約: 我々は,2024年の第4回コモンロード運動計画コンペティションのセットアップと成果を紹介する。 この年次コンペティションは、モーションプランニングアルゴリズムをベンチマークするための、オープンソースで再現可能なフレームワークを提供する。 プランナーのパフォーマンスは、効率、安全性、快適さ、選択された交通規則の遵守の4つの側面に沿って評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.089353678093902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Over the past decade, a wide range of motion planning approaches for autonomous vehicles has been developed to handle increasingly complex traffic scenarios. However, these approaches are rarely compared on standardized benchmarks, limiting the assessment of relative strengths and weaknesses. To address this gap, we present the setup and results of the 4th CommonRoad Motion Planning Competition held in 2024, conducted using the CommonRoad benchmark suite. This annual competition provides an open-source and reproducible framework for benchmarking motion planning algorithms. The benchmark scenarios span highway and urban environments with diverse traffic participants, including passenger cars, buses, and bicycles. Planner performance is evaluated along four dimensions: efficiency, safety, comfort, and compliance with selected traffic rules. This report introduces the competition format and provides a comparison of representative high-performing planners from the 2023 and 2024 editions.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、ますます複雑な交通シナリオを扱うために、自動運転車のための幅広いモーションプランニングアプローチが開発されてきた。 しかしながら、これらのアプローチは標準ベンチマークではほとんど比較されず、相対的な強度と弱さの評価が制限される。 このギャップに対処するため、2024年に開催された第4回CommonRoad Motion Planning Competitionのセットアップと結果をCommonRoadベンチマークスイートを用いて提示する。 この年次コンペティションは、モーションプランニングアルゴリズムをベンチマークするための、オープンソースで再現可能なフレームワークを提供する。 ベンチマークのシナリオは高速道路と都市環境にまたがっており、旅客車、バス、自転車など様々な交通機関が参加している。 プランナーのパフォーマンスは、効率、安全性、快適さ、選択された交通規則の遵守の4つの側面に沿って評価される。 本報告では,2023年版と2024年版の代表的なハイパフォーマンスプランナを比較し,コンペティションフォーマットを紹介する。

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