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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
Contour
Cet article propose une nouvelle méthode d'évaluation, la « pseudo-simulation », pour pallier les limites du paradigme actuel d'évaluation des véhicules autonomes (VA). Les évaluations en situation réelle existantes présentent des problèmes de sécurité et un manque de reproductibilité, tandis que les simulations en boucle fermée souffrent d'un manque de réalisme et de coûts de calcul élevés. Les évaluations en boucle ouverte, bien qu'efficaces et basées sur les données, ont tendance à négliger les erreurs accumulées. À l'instar des évaluations en boucle ouverte, la pseudo-simulation utilise un jeu de données réel, mais y ajoute des observations synthétiques générées par projection gaussienne 3D. À l'aide d'une méthode de pondération basée sur la proximité, qui attribue des pondérations plus élevées aux observations synthétiques correspondant le mieux au comportement attendu du VA, nous évaluons la récupération d'erreur et l'atténuation de la confusion causale. Nous démontrons une corrélation plus élevée avec les simulations en boucle fermée ($R^2=0,8$) qu'avec la meilleure méthode en boucle ouverte existante ($R^2=0,7$), et fournissons un classement public et un code ( https://github.com/autonomousvision/navsim) pour l'évaluation comparative de la nouvelle méthodologie .
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Présentation de la pseudo-simulation, un nouveau paradigme pour l'évaluation des véhicules autonomes.
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Combine les avantages de la simulation en boucle fermée (évaluation de la récupération d'erreur et atténuation des facteurs de confusion causale) avec ceux de la simulation en boucle ouverte (efficacité, axée sur les données).
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Elle est plus efficace que la simulation en boucle fermée tout en présentant des performances similaires ($R^2=0,8$).
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Encourager l'engagement de la communauté de recherche par le biais de classements publics et de contributions au code
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Limitations:
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Une validation supplémentaire est nécessaire sur la précision et les performances de généralisation de la génération d'observations synthétiques à l'aide du 3D Gaussian Splatting.
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L’optimisation des méthodes de pondération basées sur la proximité et leur applicabilité à diverses situations doivent être revues.
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Une correspondance parfaite avec les conditions routières réelles peut s'avérer difficile. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer le réalisme des données synthétiques.
