Perception Imitation: Towards Synthesis-free Simulator for Autonomous Vehicles

要約

タイトル: 自動運転車用合成フリーシミュレータに向けた知覚模倣法

要約:
– 知覚模倣法を提案し、ある知覚モデルの結果をシミュレートする方法を説明し、データ合成なしの自動運転シミュレータの新しい発想法について議論する。
– オリジナルのセンサーデータが必ずしも必要ではなく、セマンティック知覚結果が準備されている場合、計画や制御などのタスクに対して、直接知覚をシミュレートすることがより経済的かつ効率的であるため、この構想が生まれた。
– 一致指標やダウンストリームタスクのパフォーマンスなどの一連の評価手法を活用して、シミュレーション品質を検証する。
– 実験結果から、本研究で提案する方法は、学習ベースの知覚モデルの振る舞いをモデル化するのに有効であり、提案されたシミュレーション手法にスムーズに適用できることが示されている。

要約(オリジナル)

We propose a perception imitation method to simulate results of a certain perception model, and discuss a new heuristic route of autonomous driving simulator without data synthesis. The motivation is that original sensor data is not always necessary for tasks such as planning and control when semantic perception results are ready, so that simulating perception directly is more economic and efficient. In this work, a series of evaluation methods such as matching metric and performance of downstream task are exploited to examine the simulation quality. Experiments show that our method is effective to model the behavior of learning-based perception model, and can be further applied in the proposed simulation route smoothly.

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arxiv.jp, OpenAI