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यह शोधपत्र स्वायत्त वाहनों (एवी) के मूल्यांकन के मौजूदा प्रतिमान की सीमाओं को दूर करने के लिए एक नवीन मूल्यांकन पद्धति, "छद्म-सिमुलेशन" का प्रस्ताव करता है। मौजूदा वास्तविक-विश्व मूल्यांकन सुरक्षा संबंधी चिंताओं और पुनरुत्पादन क्षमता के अभाव से ग्रस्त हैं, जबकि बंद-लूप सिमुलेशन यथार्थवाद के अभाव और उच्च गणना लागतों से ग्रस्त हैं। खुले-लूप मूल्यांकन, कुशल और डेटा-संचालित होते हुए भी, संचित त्रुटियों को अनदेखा कर देते हैं। खुले-लूप मूल्यांकनों के समान, छद्म-सिमुलेशन एक वास्तविक-विश्व डेटासेट का उपयोग करता है, लेकिन 3D गॉसियन स्प्लैटिंग का उपयोग करके उत्पन्न सिंथेटिक प्रेक्षणों को भी इसमें शामिल करता है। एक निकटता-आधारित भारांकन पद्धति का उपयोग करके, जो एवी के अपेक्षित व्यवहार से सबसे अच्छी तरह मेल खाने वाले सिंथेटिक प्रेक्षणों को उच्च भार प्रदान करती है, हम त्रुटि सुधार और कारणात्मक भ्रम शमन का मूल्यांकन करते हैं। हम सबसे अच्छे मौजूदा ओपन-लूप विधि ($R^2=0.7$) की तुलना में बंद-लूप सिमुलेशन ($R^2=0.8$) के साथ उच्च सहसंबंध प्रदर्शित करते हैं, और नई कार्यप्रणाली के बेंचमार्किंग के लिए एक सार्वजनिक लीडरबोर्ड और कोड ( https://github.com/autonomousvision/navsim) प्रदान करते हैं ।
____T98713_____, Limitations
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Takeaways:
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स्वचालित वाहनों के मूल्यांकन के लिए एक नया प्रतिमान, छद्म-सिमुलेशन प्रस्तुत किया गया है।
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बंद-लूप सिमुलेशन (त्रुटि पुनर्प्राप्ति और कारणात्मक उलझन शमन का मूल्यांकन) के लाभों को खुले-लूप सिमुलेशन (दक्षता, डेटा-संचालित) के साथ जोड़ता है।
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यह बंद-लूप सिमुलेशन की तुलना में अधिक कुशल है जबकि समान प्रदर्शन ($R^2=0.8$) दिखाता है।
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सार्वजनिक लीडरबोर्ड और कोड योगदान के माध्यम से अनुसंधान समुदाय की सहभागिता को प्रोत्साहित करना
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Limitations:
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3D गॉसियन स्प्लैटिंग का उपयोग करके सिंथेटिक अवलोकन निर्माण की सटीकता और सामान्यीकरण प्रदर्शन पर आगे सत्यापन की आवश्यकता है।
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निकटता-आधारित भारांकन विधियों के अनुकूलन और विभिन्न स्थितियों में उनकी प्रयोज्यता की समीक्षा की जानी चाहिए।
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वास्तविक दुनिया की सड़क स्थितियों के साथ इसका पूर्ण मिलान मुश्किल हो सकता है। सिंथेटिक डेटा की यथार्थवादिता निर्धारित करने के लिए और अधिक शोध की आवश्यकता है।
