RITA: Boost Autonomous Driving Simulators with Realistic Interactive Traffic Flow

要約

タイトル：RITA：リアルな交通フローによる自律走行シミュレーターの向上
要約：

– 自律走行シミュレーターを構築するうえで、高品質の交通フロー生成は重要なモジュールである。
– しかし、現在のシミュレーターのほとんどは、現実世界のデータのさまざまな特徴を正確に反映しながら、テストされた自動運転ストラテジーに人間らしいリアクティブな応答をシミュレートすることができない。
– この問題に対処するため、我々は現存の自動運転シミュレーターの統合コンポーネントとして、高品質な交通フローを提供するRealistic Interactive TrAffic flow (RITA)を提案する。
– RITAは、忠実度、多様性、操作性の3つのキー機能を考慮して開発され、RITABackendとRITAKitの2つのコアモジュールで構成されている。
– RITABackendは、車両ごとの制御をサポートし、現実世界のデータセットから交通生成モデルを提供するために構築されており、一方、RITAKitは、RITABackendを介して制御可能な交通生成のための使いやすいインタフェースで開発されている。
– 我々は、RITAが複数の高度にインタラクティブな高速道路シナリオで多様化された高品質の交通シミュレーションを作成する能力を示した。
– 実験結果は、我々が生成したRITA交通フローがすべての3つのキー機能を備えていることを示しており、運転戦略の評価の完全性を高める。
– さらに、RITA交通フローを用いてオンラインでベースライン戦略をさらに改善する可能性を示している。

要約(オリジナル)

High-quality traffic flow generation is the core module in building simulators for autonomous driving. However, the majority of available simulators are incapable of replicating traffic patterns that accurately reflect the various features of real-world data while also simulating human-like reactive responses to the tested autopilot driving strategies. Taking one step forward to addressing such a problem, we propose Realistic Interactive TrAffic flow (RITA) as an integrated component of existing driving simulators to provide high-quality traffic flow for the evaluation and optimization of the tested driving strategies. RITA is developed with consideration of three key features, i.e., fidelity, diversity, and controllability, and consists of two core modules called RITABackend and RITAKit. RITABackend is built to support vehicle-wise control and provide traffic generation models from real-world datasets, while RITAKit is developed with easy-to-use interfaces for controllable traffic generation via RITABackend. We demonstrate RITA’s capacity to create diversified and high-fidelity traffic simulations in several highly interactive highway scenarios. The experimental findings demonstrate that our produced RITA traffic flows exhibit all three key features, hence enhancing the completeness of driving strategy evaluation. Moreover, we showcase the possibility for further improvement of baseline strategies through online fine-tuning with RITA traffic flows.

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arxiv.jp, OpenAI