Language-Driven Interactive Traffic Trajectory Generation

要約

自然言語制御による現実的な軌道生成は、自動運転技術の進歩にとって極めて重要です。
しかし、これまでの方法は、個々の交通参加者の軌跡の生成に焦点を当てていたため、対話型交通ダイナミクスの複雑さを考慮できませんでした。
この研究では、インタラクティブな交通軌跡を生成できる初の言語駆動型交通軌跡ジェネレーターである InteractTraj を提案します。
InteractTraj は、抽象的な軌跡の記述を具体的な書式設定されたインタラクション対応数値コードに解釈し、これらの書式設定されたコードと最終的なインタラクティブな軌跡の間のマッピングを学習します。
言語記述を解釈するために、新しい対話型エンコーディング戦略を備えた言語からコードへのエンコーダーを提案します。
インタラクティブな交通軌跡を生成するために、環境マップと車両の相互作用と車両の移動を相乗させる、インタラクションを意識した特徴集約を備えたコードから軌跡へのデコーダを提案します。
広範な実験により、私たちの手法は以前の SoTA 手法よりも優れたパフォーマンスを示し、多様な自然言語コマンドによる高い制御性を備えた、より現実的なインタラクティブな交通軌跡の生成を提供することが示されています。
コードは https://github.com/X1a-jk/InteractTraj.git で入手できます。

要約(オリジナル)

Realistic trajectory generation with natural language control is pivotal for advancing autonomous vehicle technology. However, previous methods focus on individual traffic participant trajectory generation, thus failing to account for the complexity of interactive traffic dynamics. In this work, we propose InteractTraj, the first language-driven traffic trajectory generator that can generate interactive traffic trajectories. InteractTraj interprets abstract trajectory descriptions into concrete formatted interaction-aware numerical codes and learns a mapping between these formatted codes and the final interactive trajectories. To interpret language descriptions, we propose a language-to-code encoder with a novel interaction-aware encoding strategy. To produce interactive traffic trajectories, we propose a code-to-trajectory decoder with interaction-aware feature aggregation that synergizes vehicle interactions with the environmental map and the vehicle moves. Extensive experiments show our method demonstrates superior performance over previous SoTA methods, offering a more realistic generation of interactive traffic trajectories with high controllability via diverse natural language commands. Our code is available at https://github.com/X1a-jk/InteractTraj.git

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