要約
自動運転における知覚モジュールの性能評価は、複雑なインテリジェント システムの開発において最も重要なタスクの 1 つです。
従来のコンピュータ ビジョン タスクから採用されたモジュール レベルの単体テストの指標はある程度実現可能ですが、自律走行車の運転品質に対する知覚ノイズの影響を一貫した全体的な方法で測定する方法は、まだあまり研究されていません。
この研究では、知覚モジュールのエラーが実際に車両を制御する自律エージェントの計画に及ぼす影響について、一貫した体系的な理解を提供する原則に基づいたフレームワークを提案します。
具体的には、計画プロセスは期待効用の最大化として定式化され、上流モジュールからのすべての入力信号が共同して世界状態の記述を提供し、プランナーは世界状態とアクションの両方によって決定される期待効用を最大化することによって最適なアクションを目指します。
実際の条件下では、目的関数が世界状態記述とヒルベルト空間内の効用関数の間の内積として表現できることを示します。
この幾何学的解釈により、世界状態推定におけるノイズが計画に及ぼす影響を分析する新しい方法が可能になり、知覚を評価するための普遍的な指標につながります。
全体の枠組みは、古典的な哲学文献における超越的観念論の考え方に似ており、それが私たちのアプローチに名前を与えています。
要約(オリジナル)
Evaluating the performance of perception modules in autonomous driving is one of the most critical tasks in developing the complex intelligent system. While module-level unit test metrics adopted from traditional computer vision tasks are feasible to some extent, it remains far less explored to measure the impact of perceptual noise on the driving quality of autonomous vehicles in a consistent and holistic manner. In this work, we propose a principled framework that provides a coherent and systematic understanding of the impact an error in the perception module imposes on an autonomous agent’s planning that actually controls the vehicle. Specifically, the planning process is formulated as expected utility maximisation, where all input signals from upstream modules jointly provide a world state description, and the planner strives for the optimal action by maximising the expected utility determined by both world states and actions. We show that, under practical conditions, the objective function can be represented as an inner product between the world state description and the utility function in a Hilbert space. This geometric interpretation enables a novel way to analyse the impact of noise in world state estimation on planning and leads to a universal metric for evaluating perception. The whole framework resembles the idea of transcendental idealism in the classical philosophical literature, which gives the name to our approach.
arxiv情報
著者 | Wei-Xin Li,Xiaodong Yang |
発行日 | 2023-06-12 17:58:31+00:00 |
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