How Simulation Helps Autonomous Driving:A Survey of Sim2real, Digital Twins, and Parallel Intelligence

要約

安全性とコストは、自動運転技術の開発における 2 つの重要な懸念事項です。
学術研究から自動運転車の商業応用まで、十分なシミュレーションと実世界でのテストが必要です。
一般に、シミュレーション環境で大規模なテストを実施し、学習した運転知識を現実世界に移すため、シミュレーションで学習した運転知識をいかに現実に適応させるかが重要な課題となります。
ただし、仮想シミュレーション世界は、照明、テクスチャ、車両ダイナミクス、エージェントの動作など、多くの点で現実世界とは異なるため、仮想世界と現実世界の間のギャップを埋めることが困難です。
このギャップは一般にリアリティ ギャップ (RG) と呼ばれます。
近年、研究者らは現実ギャップ問題に対処するためのさまざまなアプローチを模索しており、シミュレーションから現実への知識の移転 (sim2real)、デジタル ツイン (DT) での学習、並列知能による学習 (PI) の 3 つのカテゴリに大別できます。
）テクノロジー。
このペーパーでは、sim2real、DT、PI テクノロジーによるソリューションを検討し、自動運転分野における重要なアプリケーションとイノベーションをレビューします。
一方、アルゴリズム、モデル、シミュレーターの観点から最先端の技術を示し、sim2real から DT および PI に至る開発プロセスを詳しく説明します。
このプレゼンテーションでは、自動運転における sim2real、DT、PI の開発における広範囲にわたる効果と課題についても説明します。

要約(オリジナル)

Safety and cost are two important concerns for the development of autonomous driving technologies. From the academic research to commercial applications of autonomous driving vehicles, sufficient simulation and real world testing are required. In general, a large scale of testing in simulation environment is conducted and then the learned driving knowledge is transferred to the real world, so how to adapt driving knowledge learned in simulation to reality becomes a critical issue. However, the virtual simulation world differs from the real world in many aspects such as lighting, textures, vehicle dynamics, and agents’ behaviors, etc., which makes it difficult to bridge the gap between the virtual and real worlds. This gap is commonly referred to as the reality gap (RG). In recent years, researchers have explored various approaches to address the reality gap issue, which can be broadly classified into three categories: transferring knowledge from simulation to reality (sim2real), learning in digital twins (DTs), and learning by parallel intelligence (PI) technologies. In this paper, we consider the solutions through the sim2real, DTs, and PI technologies, and review important applications and innovations in the field of autonomous driving. Meanwhile, we show the state-of-the-arts from the views of algorithms, models, and simulators, and elaborate the development process from sim2real to DTs and PI. The presentation also illustrates the far-reaching effects and challenges in the development of sim2real, DTs, and PI in autonomous driving.

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