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.
다른 언어로
소스 콘텐츠 기반
arxiv.org
더 깊은 질문