知覚模倣:自動運転向け合成不要シミュレータへの試み
Perception Imitation: Towards Synthesis-free Simulator for Autonomous Vehicles
センサデータを合成せずに知覚モデルの出力を直接模倣することで、自動運転シミュレータを効率的に構築する手法を提案し、その有効性を評価した。
著者: Xiaoliang Ju, Yiyang Sun, Yiming Hao, Yikang Li, Yu Qiao, Hongsheng Li
分類: cs.RO, cs.CV
原文アブストラクト
We propose a perception imitation method to simulate results of a certain perception model, and discuss a new heuristic route of autonomous driving simulator without data synthesis. The motivation is that original sensor data is not always necessary for tasks such as planning and control when semantic perception results are ready, so that simulating perception directly is more economic and efficient. In this work, a series of evaluation methods such as matching metric and performance of downstream task are exploited to examine the simulation quality. Experiments show that our method is effective to model the behavior of learning-based perception model, and can be further applied in the proposed simulation route smoothly.
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