Core Concepts
그래프 기반 자율 주행 알고리즘(GraphAD)은 자율 주행 환경의 동적 요소와 정적 요소 간 상호작용을 효과적으로 모델링하여 종단 간 자율 주행 성능을 향상시킨다.
Abstract
이 논문은 종단 간 자율 주행을 위한 새로운 알고리즘인 GraphAD를 제안한다. GraphAD는 자율 주행 환경의 동적 요소(차량 등)와 정적 요소(도로 등) 간 상호작용을 효과적으로 모델링하기 위해 상호작용 장면 그래프(Interaction Scene Graph)를 도입한다.
상호작용 장면 그래프는 동적 장면 그래프(Dynamic Scene Graph)와 정적 장면 그래프(Static Scene Graph)로 구성된다. 동적 장면 그래프는 차량 간 상호작용을 모델링하고, 정적 장면 그래프는 차량과 도로 요소 간 상호작용을 모델링한다. 이를 통해 중요한 상호작용 요소에 집중할 수 있어 효율적이고 정확한 예측 및 계획이 가능하다.
GraphAD는 지각, 예측, 계획 등 자율 주행의 전 과정을 종단 간으로 최적화한다. nuScenes 데이터셋에서 실험한 결과, GraphAD는 기존 최신 방법들을 크게 능가하는 성능을 보였다.
Stats
차량 간 최소 거리 계산 시 각 시간 단계의 거리 최솟값을 사용한다.
차량과 도로 요소 간 최소 거리 계산 시 차량 예측 궤적과 도로 요소 좌표 간 거리 최솟값을 사용한다.
Quotes
"GraphAD는 자율 주행 환경의 동적 요소와 정적 요소 간 상호작용을 효과적으로 모델링하여 종단 간 자율 주행 성능을 향상시킨다."
"상호작용 장면 그래프는 동적 장면 그래프와 정적 장면 그래프로 구성되어 차량 간 상호작용과 차량-도로 요소 간 상호작용을 모델링한다."