可控的安全关键闭环交通仿真:通过导向扩散
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。评估自动驾驶车辆规划算法的性能需要模拟长尾交通场景。通过引入基于引导扩散模型的闭环模拟框架,我们提出一种新的方法来生成现实世界情景的安全关键场景,并通过增强的可控性使评估更全面和互动性更强。通过相关的引导目标,我们改善了道路进展,同时降低了碰撞和离道率,从而实现了这一目标。通过去噪过程中的对抗项,我们开发了一种模拟安全关键场景的新方法,使对抗性代理能够通过可行的操纵手段挑战规划器,同时场景中...
通过引入基于引导扩散模型的闭环模拟框架,提出一种新的方法来生成现实世界情景的安全关键场景,并通过增强的可控性使评估更全面和互动性更强。通过相关的引导目标,改善了道路进展,同时降低了碰撞和离道率。通过去噪过程中的对抗项,开发了一种模拟安全关键场景的新方法,使对抗性代理能够通过可行的操纵手段挑战规划器,同时场景中的所有代理均表现出反应灵敏和逼真的行为。通过使用 NuScenes 数据集的实证验证了框架,证明了在现实性和可控性方面的改进。这些发现肯定了引导扩散模型为安全关键、互动式交通模拟提供了强大而通用的基础,进一步扩展了其在自动驾驶领域的实用性。