Realistic pedestrian behaviour in the CARLA simulator using VR and mocap

要約

自動運転の分野では、迅速なプロトタイピングと広範なテストの需要により、シミュレーションの重要性がますます高まっています。
物理ベースのシミュレーションを採用すると、プロトタイプ、ドライバー、交通弱者に対する潜在的なリスクを軽減しながら、手頃なコストでいくつかのメリットがもたらされます。
ただし、主に 2 つの制限があります。
まず、現実ギャップ。これは現実とシミュレーションの間の差異を指し、シミュレーションされた自動運転システムが現実世界で同じパフォーマンスを発揮することを妨げます。
第二に、補助運転手や同乗者、車両、歩行者、自転車などの他の道路利用者などの実際の行為者の行動に関する経験的理解が欠如していることです。
エージェント シミュレーションは通常、事前にプログラムされた決定論的またはランダム化された確率的モデルを通じて実装されるか、実世界のデータから生成されます。
しかし、特定のシミュレートされたシナリオ内で対話中に実際のエージェントが採用する動作を正確に表現することはできません。
このペーパーでは、自動運転用の CARLA シミュレーター内の没入型仮想現実とヒューマン モーション キャプチャ システムによって、実際のエージェントとシミュレートされた環境の間のリアルタイム インタラクションを可能にする、私たちが提案するフレームワークの説明を拡張します。
私たちは、実際の歩行者とシミュレートされた自動運転車の間の相互作用の分析を可能にする一連のユーザビリティの例を設計し、仮想環境におけるユーザーの存在感の最初の尺度を提供しました。

要約(オリジナル)

Simulations are gaining increasingly significance in the field of autonomous driving due to the demand for rapid prototyping and extensive testing. Employing physics-based simulation brings several benefits at an affordable cost, while mitigating potential risks to prototypes, drivers, and vulnerable road users. However, there exit two primary limitations. Firstly, the reality gap which refers to the disparity between reality and simulation and prevents the simulated autonomous driving systems from having the same performance in the real world. Secondly, the lack of empirical understanding regarding the behavior of real agents, such as backup drivers or passengers, as well as other road users such as vehicles, pedestrians, or cyclists. Agent simulation is commonly implemented through deterministic or randomized probabilistic pre-programmed models, or generated from real-world data; but it fails to accurately represent the behaviors adopted by real agents while interacting within a specific simulated scenario. This paper extends the description of our proposed framework to enable real-time interaction between real agents and simulated environments, by means immersive virtual reality and human motion capture systems within the CARLA simulator for autonomous driving. We have designed a set of usability examples that allow the analysis of the interactions between real pedestrians and simulated autonomous vehicles and we provide a first measure of the user’s sensation of presence in the virtual environment.

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