Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

Long-term Traffic Simulation with Interleaved Autoregressive Motion and Scenario Generation

Created by
  • Haebom

作者

Xiuyu Yang, Shuhan Tan, Philipp Kr ahenb uhl

概要

InfGenは、自律走行システムの長期走行シミュレーションのための統合モデルです。従来のモデルは、短時間の閉ループ運動シミュレーションに焦点を当てており、長期間のシミュレーションには適していませんでした。 InfGenは、閉ループ運動シミュレーションとシーン生成を並列に実行する次世代トークン予測モデルで、2つのモードを自動的に切り替え、安定した長期シミュレーションを可能にします。 9秒の短期シミュレーションでは最先端の性能を示し、30秒の長期シミュレーションでは従来の方法を大幅に上回る性能を示しました。コードとモデルはhttps://orangesodahub.github.io/InfGenで公開される予定です。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
自律走行システムの長期走行シミュレーションのための新しい標準提示
閉ループ運動シミュレーションとシーン生成を統合して安定した長期シミュレーションを実現
短期および長期シミュレーションの両方で優れた性能を実証
コードとモデル公開による研究の再現性と拡張性の確保
Limitations:
本稿では具体的なLimitationsや今後の研究方向は明示的に提示されていない。
実際の道路環境との違いと一般化性能の追加検証が必要
シミュレーションの計算コストと効率の分析不足
👍