Transfusor: Transformer Diffusor for Controllable Human-like Generation of Vehicle Lane Changing Trajectories

要約

自動運転システムの開発が進行し、導入への要望が高まる中、研究者は ADS システムに対する信頼性の高いアプローチを模索し続けています。
仮想シミュレーション テスト (VST) は、高速実行、低コスト、高い再現性という利点により、自動運転システム (ADS) および先進運転支援システム (ADAS) をテストするための有力なアプローチとなっています。
ただし、これらのシミュレーション ベースの実験が成功するかどうかは、テスト シナリオの現実性に大きく依存します。
ADS と ADAS の安全性と信頼性を高めるには、VST でより柔軟で忠実度の高いテスト シナリオを作成する必要があります。この課題に対処するために、このホワイト ペーパーでは、トランスフォーマー モデルとディフューザー モデル (2 つのディフューザー モデル) を活用する「トランスフューザー」モデルを紹介します。
最先端のディープラーニング生成テクノロジー）。
Transfusor モデルの主な目的は、高速道路のシナリオで非常に現実的で制御可能な人間のような車線変更の軌道を生成することです。
広範な実験が実施され、その結果、提案されたモデルが人間の車線変更行動の時空間特性を効果的に学習し、現実世界の人間の運転を忠実に模倣した軌道を生成することに成功したことが実証されました。
したがって、提案されたモデルは、VST でより柔軟で忠実度の高いテスト シナリオを作成するという重要な役割を果たすことができ、最終的にはより安全で信頼性の高い ADS および ADAS につながります。

要約(オリジナル)

With ongoing development of autonomous driving systems and increasing desire for deployment, researchers continue to seek reliable approaches for ADS systems. The virtual simulation test (VST) has become a prominent approach for testing autonomous driving systems (ADS) and advanced driver assistance systems (ADAS) due to its advantages of fast execution, low cost, and high repeatability. However, the success of these simulation-based experiments heavily relies on the realism of the testing scenarios. It is needed to create more flexible and high-fidelity testing scenarios in VST in order to increase the safety and reliabilityof ADS and ADAS.To address this challenge, this paper introduces the ‘Transfusor’ model, which leverages the transformer and diffusor models (two cutting-edge deep learning generative technologies). The primary objective of the Transfusor model is to generate highly realistic and controllable human-like lane-changing trajectories in highway scenarios. Extensive experiments were carried out, and the results demonstrate that the proposed model effectively learns the spatiotemporal characteristics of humans’ lane-changing behaviors and successfully generates trajectories that closely mimic real-world human driving. As such, the proposed model can play a critical role of creating more flexible and high-fidelity testing scenarios in the VST, ultimately leading to safer and more reliable ADS and ADAS.

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