A Survey of Simulators for Autonomous Driving: Taxonomy, Challenges, and Evaluation Metrics

要約

自動運転の研究開発にとってシミュレーターはかけがえのない重要性を持っています。
シミュレーションは、リソース、労力、時間の節約に加えて、多くの過酷事故シナリオを再現する唯一の実行可能な方法です。
シミュレータは学界や産業界で広く採用されているにもかかわらず、シミュレータの進化の軌跡やその限界についての批判的な議論が欠落しています。
研究のギャップを埋めるために、この論文では自動運転用のシミュレーターを徹底的にレビューします。
この報告書では、30 年間の開発を専門開発期間、ギャップ期間、総合開発の 3 つの段階に分けて描写しており、そこから包括的な機能とオープンソースのアクセシビリティを実装する傾向が検出されます。
次に、シミュレータを機能ごとに分類し、交通流シミュレータ、車両ダイナミクス シミュレータ、シナリオ エディタ、感覚データ ジェネレータ、運転戦略バリデータの 5 つのカテゴリを特定します。
多様な機能を融合したシミュレータを総合シミュレータと定義します。
この論文では、商用およびオープンソースのシミュレータを調査することにより、シミュレータが直面する重大な問題が主に忠実度および効率の問題を中心に展開していることを明らかにしました。
この論文は、悪天候シミュレーション、自動地図再構築、対話型交通参加者の現実性を高めることが信頼性を高めることを正当化します。
同時に、ヘッドレス シミュレーションと複数速度のシミュレーション技術が理論上の利点を活用します。
さらに、このホワイトペーパーでは、特定された問題に対する潜在的な解決策についても詳しく説明します。
シミュレーターのパフォーマンスを評価するための定性的および定量的な評価指標を調査します。
このペーパーは、ユーザーが適切なシミュレーターを効率的に見つける方法をガイドし、開発者がシミュレーターの効率を意図的に向上させるための有益な提案を提供します。

要約(オリジナル)

Simulators have irreplaceable importance for the research and development of autonomous driving. Besides saving resources, labor, and time, simulation is the only feasible way to reproduce many severe accident scenarios. Despite their widespread adoption across academia and industry, there is an absence in the evolutionary trajectory of simulators and critical discourse on their limitations. To bridge the gap in research, this paper conducts an in-depth review of simulators for autonomous driving. It delineates the three-decade development into three stages: specialized development period, gap period, and comprehensive development, from which it detects a trend of implementing comprehensive functionalities and open-source accessibility. Then it classifies the simulators by functions, identifying five categories: traffic flow simulator, vehicle dynamics simulator, scenario editor, sensory data generator, and driving strategy validator. Simulators that amalgamate diverse features are defined as comprehensive simulators. By investigating commercial and open-source simulators, this paper reveals that the critical issues faced by simulators primarily revolve around fidelity and efficiency concerns. This paper justifies that enhancing the realism of adverse weather simulation, automated map reconstruction, and interactive traffic participants will bolster credibility. Concurrently, headless simulation and multiple-speed simulation techniques will exploit the theoretic advantages. Moreover, this paper delves into potential solutions for the identified issues. It explores qualitative and quantitative evaluation metrics to assess the simulator’s performance. This paper guides users to find suitable simulators efficiently and provides instructive suggestions for developers to improve simulator efficacy purposefully.

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