LimSim Series: An Autonomous Driving Simulation Platform for Validation and Enhancement

要約

閉ループシミュレーション環境は、自律運転システム（ADS）の検証と強化において重要な役割を果たします。
ただし、シミュレーションの精度と期間のバランスをとること、機能性と実用性の調整、包括的な評価メカニズムの確立など、特定の課題は重要な注意を払う必要があります。
このペーパーでは、これらの課題に対処し、ADSの迅速な展開と効率的な反復をサポートするために設計された包括的なシミュレーションプラットフォームであるLimsimシリーズを導入します。
LIMSIMシリーズは、ロードネットワークからのマルチタイプ情報を統合し、バックグラウンド車両の人間のような意思決定と計画アルゴリズムを採用し、関心分野（AOI）の概念を導入して計算リソースを最適化します。
このプラットフォームは、さまざまなベースラインアルゴリズムとユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供し、複数の技術パイプラインの柔軟な検証を促進します。
さらに、Limsimシリーズには多次元評価メトリックが組み込まれており、システムパフォーマンスに関する徹底的な洞察を提供するため、研究者はさらなる改善のために問題を迅速に特定できます。
実験は、Limsimシリーズがモジュラー、エンドツーエンド、およびVLMベースの知識駆動型システムと互換性があることを示しています。
さまざまなシナリオでパフォーマンスを評価することにより、広告の反復と更新を支援できます。
Limsimシリーズのコードは、https：//github.com/pjlab-adg/limsimでリリースされます。

要約(オリジナル)

Closed-loop simulation environments play a crucial role in the validation and enhancement of autonomous driving systems (ADS). However, certain challenges warrant significant attention, including balancing simulation accuracy with duration, reconciling functionality with practicality, and establishing comprehensive evaluation mechanisms. This paper addresses these challenges by introducing the LimSim Series, a comprehensive simulation platform designed to support the rapid deployment and efficient iteration of ADS. The LimSim Series integrates multi-type information from road networks, employs human-like decision-making and planning algorithms for background vehicles, and introduces the concept of the Area of Interest (AoI) to optimize computational resources. The platform offers a variety of baseline algorithms and user-friendly interfaces, facilitating flexible validation of multiple technical pipelines. Additionally, the LimSim Series incorporates multi-dimensional evaluation metrics, delivering thorough insights into system performance, thus enabling researchers to promptly identify issues for further improvements. Experiments demonstrate that the LimSim Series is compatible with modular, end-to-end, and VLM-based knowledge-driven systems. It can assist in the iteration and updating of ADS by evaluating performance across various scenarios. The code of the LimSim Series is released at: https://github.com/PJLab-ADG/LimSim.

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