Daily Arxiv

Esta página recopila y organiza artículos sobre inteligencia artificial publicados en todo el mundo.
La información aquí presentada se resume utilizando Google Gemini y el sitio se gestiona sin fines de lucro.
Los derechos de autor de los artículos pertenecen a sus autores y a las instituciones correspondientes; al compartir el contenido, basta con citar la fuente.

Simulación de tráfico a largo plazo con movimiento autorregresivo intercalado y generación de escenarios

Created by
  • Haebom

Autor

Xiuyu Yang, Shuhan Tan, Philipp Krähenb uhl

Describir

InfGen es un modelo integrado para la simulación de conducción a largo plazo de sistemas de conducción autónoma. Los modelos existentes se centran en simulaciones de movimiento de bucle cerrado a corto plazo y no son adecuados para simulaciones a largo plazo. InfGen es un modelo de predicción de tokens de nueva generación que realiza la simulación de movimiento de bucle cerrado y la generación de escenas en paralelo, alternando automáticamente entre ambos modos para permitir simulaciones estables a largo plazo. Demostró un rendimiento de vanguardia en simulaciones a corto plazo de 9 segundos y superó significativamente los métodos existentes en simulaciones a largo plazo de 30 segundos. El código y el modelo se publicarán en https://orangesodahub.github.io/InfGen .

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Presentamos un nuevo estándar para la simulación de conducción a largo plazo de sistemas de conducción autónoma.
◦
Lograr simulaciones estables a largo plazo mediante la integración de simulación de movimiento de circuito cerrado y generación de escenas.
◦
Demostró un excelente rendimiento en simulaciones tanto a corto como a largo plazo.
◦
Garantizar la reproducibilidad y escalabilidad de la investigación mediante código abierto y la divulgación de modelos.
•
Limitations:
◦
El artículo no establece explícitamente Limitations específicos ni direcciones de investigación futuras.
◦
Se necesita una verificación adicional con respecto a las diferencias con los entornos de carreteras reales y el rendimiento de generalización.
◦
Falta de análisis del coste computacional y la eficiencia de las simulaciones.
👍
Made with Slashpage