Residual Chain Prediction for Autonomous Driving Path Planning

要約

急速に進化する自動運転システムの分野では、動的な環境、特に複雑な都市シナリオで車両をナビゲートするために、経路計画アルゴリズムの改良が最も重要です。
静的なルールや手動で定義されたパラメータに大きく依存する従来のパス プランニング アルゴリズムは、このような状況では不十分なことが多く、より適応性のある学習ベースのアプローチの必要性が浮き彫りになっています。
その中でも、特にエンドツーエンドのパス プランニングの領域において、動作のクローン作成は、そのシンプルさと効率性により注目すべき戦略として浮上しています。
ただし、行動のクローン作成は、伝統的なマンハッタン距離を指標として使用する場合の共変量シフトなどの課題に直面しています。
これに対処するために、私たちの研究では残留連鎖損失という新しい概念を導入しています。
Residual Chain Loss は、損失計算プロセスを動的に調整して、予測されたパス ポイントの時間依存性と精度を強化し、追加の計算オーバーヘッドを発生させることなくモデルのパフォーマンスを大幅に向上させます。
nuScenes データセットでのテストを通じて、共変量シフトへの対処、動的な損失調整の促進、エンドツーエンドのパス計画フレームワークとのシームレスな統合の確保において、このメソッドが大幅に進歩していることを強調します。
私たちの調査結果は、残留チェーンロスが自動運転システムの計画コンポーネントに革命をもたらす可能性を浮き彫りにし、レベル 5 の自動運転システムの探求において重要な前進を示しています。

要約(オリジナル)

In the rapidly evolving field of autonomous driving systems, the refinement of path planning algorithms is paramount for navigating vehicles through dynamic environments, particularly in complex urban scenarios. Traditional path planning algorithms, which are heavily reliant on static rules and manually defined parameters, often fall short in such contexts, highlighting the need for more adaptive, learning-based approaches. Among these, behavior cloning emerges as a noteworthy strategy for its simplicity and efficiency, especially within the realm of end-to-end path planning. However, behavior cloning faces challenges, such as covariate shift when employing traditional Manhattan distance as the metric. Addressing this, our study introduces the novel concept of Residual Chain Loss. Residual Chain Loss dynamically adjusts the loss calculation process to enhance the temporal dependency and accuracy of predicted path points, significantly improving the model’s performance without additional computational overhead. Through testing on the nuScenes dataset, we underscore the method’s substantial advancements in addressing covariate shift, facilitating dynamic loss adjustments, and ensuring seamless integration with end-to-end path planning frameworks. Our findings highlight the potential of Residual Chain Loss to revolutionize planning component of autonomous driving systems, marking a significant step forward in the quest for level 5 autonomous driving system.

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