制御可能でフォトリアルな歩行者危険動作生成によるエンドツーエンド運転安全評価
Controllable and Photorealistic Pedestrian Risky Motion Generation for End-to-End Driving Safety Evaluation
軌道レベルの衝突合成と3Dガウシアンスプラッティングを組み合わせ、フォトリアルで動作制御可能な危険歩行者シナリオを生成するControlPedを提案し、エンドツーエンド運転モデルの性能低下を明らかにした。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Siyuan Liu, Miao Li, Haibao Yu, Haohong Lin, Qing Zhou, Bingbing Nie, Ding Zhao
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Evaluating end-to-end autonomous driving under rare, safety-critical vehicle-pedestrian interactions requires photorealistic, sensor-level scenarios. However, trajectory-based scenario generators cannot synthesize raw visual observations, whereas video-based approaches lack controllability. To bridge this gap, we present ControlPed, a novel framework that combines trajectory-level conflict synthesis with 3D Gaussian Splatting (3DGS) to generate photorealistic, motion-controllable safety-critical scenarios. Built upon HazardPed, a dataset derived from 10,352 traffic videos comprising 422 conflict trajectories, HD maps, and 857 annotated 3D human motions, ControlPed first generates conflict trajectories, lifts them into 3D human motion sequences via text-conditioned motion diffusion, and finally renders multi-view sensor observations using animatable 3DGS avatars. Safety evaluation in 88 rendered photorealistic scenarios reveals that seven leading end-to-end driving models suffer a severe performance drop, with their mean HDScore plunging from 88.8 to 47.4, exposing major failure modes under dangerous pedestrian behaviors. The dataset and testing benchmarks will be released to facilitate safety assessment of vehicle-pedestrian interactions.
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