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데이터 기반 비반응형 자율주행차 시뮬레이션 및 벤치마킹

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NAVSIM: 데이터 기반 비반응형 자율주행 차량 시뮬레이션 및 벤치마킹

Daniel Dauner ^1,2 , Marcel Hallgarten ^1,5 , Tianyu Li ³ , Xinshuo Weng ⁴ , Zhiyu Huang ^4,6 , Zetong Yang ³
Hongyang Li ³ , Igor Gilitschenski ^7,8 , Boris Ivanovic ⁴ , Marco Pavone ^4,9 , Andreas Geiger ^1,2 및 Kashyap Chitta ^1,2

¹ 튀빙겐 대학교, ² 튀빙겐 AI 센터, ³ 상하이 AI 연구소의 OpenDriveLab, ⁴ NVIDIA Research
⁵ Robert Bosch GmbH, ⁶ 난양 기술 대학교, ⁷ 토론토 대학교, ⁸ 벡터 연구소, ⁹ 스탠포드 대학교

신경 정보 처리 시스템(NeurIPS)의 발전, 2024년
데이터 세트 및 벤치마크 추적

하이라이트

NAVSIM은 짧은 시뮬레이션 기간 동안 장면의 단순화된 조감도 추상화를 펼쳐 엔드투엔드 주행을 위한 시뮬레이션 기반 측정항목(예: 진행 상황 및 충돌까지의 시간)을 수집합니다. 이는 정책이 환경에 영향을 미치지 않는다는 조건에서 작동하므로 효율적인 개방 루프 미터법 계산을 가능하게 하는 동시에 기존 변위 오류보다 폐쇄 루프 평가에 더 잘 부합합니다 .

목차

1. 하이라이트

2. 시작하기

3. 변경 내역

4. 라이센스 및 인용

5. 기타 리소스

시작하기

• 다운로드 및 설치

• 에이전트 이해 및 생성

• 데이터 형식 및 클래스 이해

• 데이터세트 분할과 필터링된 학습/테스트 분할 비교

• PDM 점수 이해

• 리더보드에 제출

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변경 내역

• [2024/09/03] NAVSIM v1.1 출시

• Hugging Face에 대한 navtest 리더보드

• Hugging Face의 기본 체크포인트 출시

• 제출 및 논문에 대한 업데이트된 문서

• 코드 리팩토링, 서식 지정, 사소한 수정

• [2024/04/21] NAVSIM v1.0 릴리스 (AGC 2024 공식 devkit 버전)

• 메트릭 캐싱/평가의 병렬화

• Transfuser 기준 추가(에이전트 참조)

• 표준화된 교육 및 테스트 필터링된 분할을 추가합니다(분할 참조).

• 시각화 도구(tutorial_visualization.ipynb 참조)

• [2024/04/03] NAVSIM v0.4 출시

• 경쟁의 테스트 단계 프레임 지원

• trainval용 스크립트 다운로드

• Egostatus MLP 에이전트 및 교육 파이프라인

• [2024/03/25] NAVSIM v0.3 출시 (워밍업 단계를 위한 공식 devkit 버전)

• 리더보드 제출을 위한 코드를 추가합니다.

• [2024/03/11] NAVSIM v0.2 출시

• 더욱 쉬워진 설치 및 다운로드

• 미니 및 테스트 데이터 분할 통합

• 특권을 가진 Human 에이전트

• [2024/02/20] NAVSIM v0.1 출시(초기 데모)

• OpenScene-mini 센서 Blob 및 주석 로그

• 순진한 ConstantVelocity 에이전트

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라이센스 및 인용

이 저장소의 모든 자산과 코드는 별도로 명시하지 않는 한 Apache 2.0 라이선스를 따릅니다. 데이터 세트(nuPlan 및 OpenScene 포함)는 자체 배포 라이선스를 상속합니다. 귀하의 연구에 도움이 된다면 우리 논문과 프로젝트를 인용하는 것을 고려해 보십시오.

 @inproceedings{Dauner2024NEURIPS,
	 저자 = {Daniel Dauner, Marcel Hallgarten, Tianyu Li, Xinshuo Weng, Zhiyu Huang, Zetong Yang, Hongyang Li, Igor Gilitschenski, Boris Ivanovic, Marco Pavone, Andreas Geiger, Kashyap Chitta},
	 title = {NAVSIM: 데이터 기반 비반응형 자율주행차 시뮬레이션 및 벤치마킹},
	 책제목 = {신경 정보 처리 시스템(NeurIPS)의 발전},
	 연도 = {2024},
 }

 @misc{Contributors2024navsim,title={NAVSIM: 데이터 기반 비반응형 자율 차량 시뮬레이션 및 벤치마킹},author={NAVSIM 기여자},howpublished={url{https://github.com/autonomousvision/navsim}},연도 ={2024}}

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기타 리소스

• 썰매 | 투플랜 차고 | CARLA 차고 | E2EAD에 대한 설문조사

• 플랜트 | 킹 | 트랜스퓨저 | 정돈된

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