LCSim: A Large-Scale Controllable Traffic Simulator

要約

都市交通の急速な発展と自動運転車の継続的な進歩に伴い、自動運転と交通最適化アルゴリズムを安全かつ効率的にテストする需要が生じており、それには大規模な都市交通シナリオの正確なモデリングが必要です。
既存の交通シミュレーション システムには 2 つの重大な制限があります。
まず、オープンソースのデータセットや手動で作成されたマップに依存することが多く、シミュレーションの規模が制限されます。
第 2 に、これらのシステム内の車両モデルは過度に単純化されるか制御性に欠ける傾向があり、シミュレーションの信頼性と多様性が損なわれます。
本稿では、制御可能な大規模交通シミュレータであるLCSimを提案する。
LCSim は、Waymo や Argoverse などのオープンソース データセット、または OpenStreetMap などの公的に利用可能なデータ ソースから統合高精細地図 (HD マップ) 記述を構築してシミュレーション シナリオをスケールアップするためのマップ ツールを提供します。
また、拡散ベースの交通シミュレーションをシミュレータに統合し、現実的で制御可能な微視的な交通流モデリングを実現します。
これらの機能を活用することで、LCSim は現実的で多様な仮想交通環境を提供します。
コードとデモは https://github.com/tsinghua-fib-lab/LCSim で入手できます。

要約(オリジナル)

With the rapid development of urban transportation and the continuous advancement in autonomous vehicles, the demand for safely and efficiently testing autonomous driving and traffic optimization algorithms arises, which needs accurate modeling of large-scale urban traffic scenarios. Existing traffic simulation systems encounter two significant limitations. Firstly, they often rely on open-source datasets or manually crafted maps, constraining the scale of simulations. Secondly, vehicle models within these systems tend to be either oversimplified or lack controllability, compromising the authenticity and diversity of the simulations. In this paper, we propose LCSim, a large-scale controllable traffic simulator. LCSim provides map tools for constructing unified high-definition map (HD map) descriptions from open-source datasets including Waymo and Argoverse or publicly available data sources like OpenStreetMap to scale up the simulation scenarios. Also, we integrate diffusion-based traffic simulation into the simulator for realistic and controllable microscopic traffic flow modeling. By leveraging these features, LCSim provides realistic and diverse virtual traffic environments. Code and Demos are available at https://github.com/tsinghua-fib-lab/LCSim.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google