DriveCoT: Integrating Chain-of-Thought Reasoning with End-to-End Driving

Core Concepts

End-to-end driving dataset DriveCoT and model DriveCoT-Agent enhance interpretability and performance in autonomous driving.

Abstract

The content introduces the DriveCoT dataset, focusing on chain-of-thought reasoning in end-to-end driving. It also presents the DriveCoT-Agent model, emphasizing interpretability and performance improvements. The dataset includes challenging scenarios for evaluation, while the model predicts detailed speed decisions based on various aspects. Directory: Abstract End-to-end driving progress and challenges. Introduction Modular vs. end-to-end designs in autonomous driving. Data Extraction Process Collection of sensor data, control decisions, and chain-of-thought labels. Expert Policy Design Rule-based expert policy for handling challenging scenarios. Baseline Model Structure DriveCoT-Agent structure using video inputs for predictions. Experiment Results Open-loop evaluation on validation data and closed-loop evaluation on Town05Long benchmark. Ablation Study Results Impact of model parameters on performance. Qualitative Results & Visualization Performance examples of DriveCoT-Agent in different scenarios.

Stats

ドライブコットデータセットは、1058のシナリオと36Kのラベル付きサンプルを含む。 モデルDriveCoT-Agentは、ビデオ入力を処理し、異なる側面に関する予測を生成する。

Quotes

"We introduce DriveCoT, the first end-to-end driving dataset containing chain-of-thought thinking process labels." "DriveCoT-Agent exhibits better performance compared to existing methods in both open-loop and closed-loop testing."

Key Insights Distilled From

DriveCoT

by Tianqi Wang,... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16996.pdf

Deeper Inquiries

自動運転技術におけるモジュール設計とエンドツーエンド設計の利点と欠点は何ですか？

自動運転技術において、モジュール設計とエンドツーエンド設計はそれぞれ異なる利点と欠点を持っています。モジュール設計では、システムがパーセプション、予測、プランニング＆コントロールなどの異なる機能を明確に分割して統合することで、解釈可能性や制御可能性が高まります。各モジュールごとに手作業でルールを定義することで安全性が確保されますが、システムデザインが複雑化しやすくエラーの累積も問題です。 一方、エンドツーエンド設計では単一の大規模なニューラルネットワークを使用してセンサーデータから直接的に行動を生成します。このアプローチはシステムの簡素化や競争力ある運転パフォーマンスを実現しますが、ブラックボックス性から来る解釈可能性や制御可能性の不足が課題です。

自動運転システムにおける解釈可能性と制御可能性の重要性は何ですか？

自動運転システムにおいて解釈可能性（interpretability）と制御可能性（controllability）は非常に重要です。解釈可能性は人間や関係者たちがAIシステムの意思決定プロセスを理解し説明できる能力を指し、これにより信頼度向上や安全面での透明さが確保されます。一方、制御可能性はAIシステムが望ましくない挙動から逸れず正確かつ迅速な操作・介入を行う能力であり、これら両方の側面は自動運転技術の実用化・普及に不可欠です。 特に自動運転技術では高度な安全基準や法規制への対応も求められるため、AI搭載した自己学習型アルゴリズムでもその判断根拠や意思決定プロセスを透明化し説明責任ある取引先等へ提供する必要があります。また、「黒箱」的アルゴリズムだけでは信頼感低下・事故発生リスク増加等多岐わたり問題も発生しうえます。

この研究が将来的な自動運転技術への影響はどうでしょうか？

本研究ではDriveCoTデータセット及びDriveCoT-Agent基準値提案されました。 DriveCoTデータセット：End-to-End Autonomous Driving の新たなデータセット DriveCoT ではチェーンオブソートライキング処理ラベル付き End-to-End ドライビング情報収集 DriveCoT-Agent: シナリオ内部推奨ポリシー (Expert Policy) を活用した初期値推測方法 この成果物群体未知路程評価時優秀成果示すことうえて今後同種系列他企業共有開放資源形式公開展開想像容易。 将来的見込み：本研究成果物導入次第次世代 AI 搭乗型交通機器製造会社等産業界向け革新提案役立つ見込み大夫々企極目指せば道策士効率改善効果出得そ考えられます。