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Wei Cao, Marcel Hallgarten, Tianyu Li, Daniel Dauner, Xunjiang Gu, Caojun Wang, Yakov Miron, Marco Aiello, Hongyang Li, Igor Gilitschenski, Boris Ivanovic, Marco Pavone, Andreas Geiger, Kashyap Chitta
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Este artículo propone un novedoso método de evaluación, la "pseudosimulación", para abordar las limitaciones del paradigma actual de evaluación de vehículos autónomos (VA). Las evaluaciones existentes en el mundo real presentan problemas de seguridad y falta de reproducibilidad, mientras que las simulaciones de bucle cerrado presentan falta de realismo y altos costes computacionales. Las evaluaciones de bucle abierto, si bien son eficientes y se basan en datos, tienden a ignorar los errores acumulados. Al igual que las evaluaciones de bucle abierto, la pseudosimulación utiliza un conjunto de datos del mundo real, pero añade observaciones sintéticas generadas mediante dispersión gaussiana 3D. Mediante un método de ponderación basado en la proximidad, que asigna mayores ponderaciones a las observaciones sintéticas que mejor se ajustan al comportamiento esperado del VA, evaluamos la recuperación de errores y la mitigación de la confusión causal. Demostramos una mayor correlación con las simulaciones de bucle cerrado ($R^2=0.8$) que con el mejor método existente de bucle abierto ($R^2=0.7$), y proporcionamos una tabla de clasificación pública y el código ( https://github.com/autonomousvision/navsim) para la evaluación comparativa de la nueva metodología .
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentamos la pseudosimulación, un nuevo paradigma para evaluar vehículos autónomos.
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Combina las ventajas de la simulación de circuito cerrado (evaluación de la recuperación de errores y mitigación de factores de confusión causales) con las de la simulación de circuito abierto (eficiencia, basada en datos).
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Es más eficiente que la simulación de circuito cerrado y muestra un rendimiento similar ($R^2=0.8$).
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Fomentar la participación de la comunidad investigadora mediante tablas de clasificación públicas y contribuciones de código
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Limitations:
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Se necesita una validación adicional sobre la precisión y el rendimiento de generalización de la generación de observaciones sintéticas utilizando salpicaduras gaussianas 3D.
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Es necesario revisar la optimización de los métodos de ponderación basados en la proximidad y su aplicabilidad a diversas situaciones.
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Puede ser difícil lograr una correspondencia perfecta con las condiciones reales de la carretera. Se necesita más investigación para determinar el realismo de los datos sintéticos.
