要約
交通機関におけるデジタル ツインと自動運転の人気の高まりに伴い、忠実度が高く信頼性の高いシナリオを生成できるシミュレーション システムの需要が高まっています。
既存のシミュレーション システムには、さまざまな種類のシナリオがサポートされておらず、これらのシステムで使用される車両モデルが単純すぎるという問題があります。
したがって、そのようなシステムは運転スタイルや複数の車両の相互作用を表現できず、データセット内の特殊なケースを処理するのに苦労します。
この論文では、都市道路ネットワークの下で長期継続シミュレーション機能を提供することを目的とした長期対話型マルチシナリオ交通シミュレーターである LimSim を提案します。
LimSim は、きめ細かい動的シナリオをシミュレートし、交通の流れにおける複数の車両間の多様な相互作用に焦点を当てることができます。
この文書では、LimSim のフレームワークと機能を詳細に紹介し、ケーススタディと実験を通じてそのパフォーマンスを実証します。
LimSim は GitHub でオープンソースになりました: https://www.github.com/PJLab-ADG/LimSim 。
要約(オリジナル)
With the growing popularity of digital twin and autonomous driving in transportation, the demand for simulation systems capable of generating high-fidelity and reliable scenarios is increasing. Existing simulation systems suffer from a lack of support for different types of scenarios, and the vehicle models used in these systems are too simplistic. Thus, such systems fail to represent driving styles and multi-vehicle interactions, and struggle to handle corner cases in the dataset. In this paper, we propose LimSim, the Long-term Interactive Multi-scenario traffic Simulator, which aims to provide a long-term continuous simulation capability under the urban road network. LimSim can simulate fine-grained dynamic scenarios and focus on the diverse interactions between multiple vehicles in the traffic flow. This paper provides a detailed introduction to the framework and features of the LimSim, and demonstrates its performance through case studies and experiments. LimSim is now open source on GitHub: https://www.github.com/PJLab-ADG/LimSim .
arxiv情報
著者 | Licheng Wen,Daocheng Fu,Song Mao,Pinlong Cai,Min Dou,Yikang Li,Yu Qiao |
発行日 | 2023-07-26 06:39:55+00:00 |
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