[論文レビュー] INTERACTION Dataset: An INTERnational, Adversarial and Cooperative moTION Dataset in Interactive Driving Scenarios with Semantic Maps

Wei Zhan, Liting Sun+9 more|arXiv (Cornell University)|Sep 30, 2019

Autonomous Vehicle Technology and Safety参考文献 43被引用数 354

ひとこと要約

本論文は INTERACTION データセットを紹介します。ドローンとカメラで記録され、国際的な、非常にインタラクティブな運転モーションデータセットで、意味的HDマップを備え、モーション予測、プランニング、模倣学習、行動解析を目的として設計されています。

ABSTRACT

Behavior-related research areas such as motion prediction/planning, representation/imitation learning, behavior modeling/generation, and algorithm testing, require support from high-quality motion datasets containing interactive driving scenarios with different driving cultures. In this paper, we present an INTERnational, Adversarial and Cooperative moTION dataset (INTERACTION dataset) in interactive driving scenarios with semantic maps. Five features of the dataset are highlighted. 1) The interactive driving scenarios are diverse, including urban/highway/ramp merging and lane changes, roundabouts with yield/stop signs, signalized intersections, intersections with one/two/all-way stops, etc. 2) Motion data from different countries and different continents are collected so that driving preferences and styles in different cultures are naturally included. 3) The driving behavior is highly interactive and complex with adversarial and cooperative motions of various traffic participants. Highly complex behavior such as negotiations, aggressive/irrational decisions and traffic rule violations are densely contained in the dataset, while regular behavior can also be found from cautious car-following, stop, left/right/U-turn to rational lane-change and cycling and pedestrian crossing, etc. 4) The levels of criticality span wide, from regular safe operations to dangerous, near-collision maneuvers. Real collision, although relatively slight, is also included. 5) Maps with complete semantic information are provided with physical layers, reference lines, lanelet connections and traffic rules. The data is recorded from drones and traffic cameras. Statistics of the dataset in terms of number of entities and interaction density are also provided, along with some utilization examples in a variety of behavior-related research areas. The dataset can be downloaded via https://interaction-dataset.com.

研究の動機と目的

• 巨大な規模で国際的に調達されたインタラクティブな運転シナリオのデータセットを提供する。
• 対立的および協調的な行動を含む多様で複雑、そして重要な相互作用を捉える。
• 完全な意味的高精度マップ（lanelets、ルール、参照点）と全インタラクションエンティティを含む。
• モーション予測、模倣学習、意思決定、プランニングおよび社会的・行動生成の研究を可能にする。

提案手法

• 複数の国と大陸にわたるドローンと交通カメラからインタラクティブな運転データを収集する。
• 安定化、検出（Faster R-CNN）、データ連結、追跡（Kalman）、スムージング（RTS）を用いて、正確なバウンディングボックスと地面平面トラジェクトリをアノテーションする。
• 物理的および意味的レイヤー（lanelets、ルール、優先権）を備えたセンチメートル精度の高精度 lanelet2 マップを構築する。
• ラウンドアバウト、信号あり/なしの交差点、合流および車線変更を含む多様なシナリオを提供する。
• 最小の衝突点差分や待機期間などの指標を用いて相互作用密度を評価し、相互作用ペアを特定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高度にインタラクティブな運転シナリオにおいて、国際的文脈での運転行動はどのように異なるか？
• RQ2 意味マップを含む高密度のインタラクティブな軌跡は予測、計画、模倣学習モデルを改善できるか？
• RQ3 多様なシナリオにおけるクリティカル/相互作用イベント（ニア衄突、攻撃的な操作）の特性と分布はどのようになるか？
• RQ4 完全な相互作用エンティティとマップの利用可能性はモデリングとプランニングの性能にどう影響するか？

主な発見

• データセットは、複数大陸にわたるラウンドアバウト、 ramps、信号なしおよび信号ありの交差点などの多様なシナリオを含む。
• 対立的および協調的な動作を含む高度にインタラクティブで複雑な振る舞いを捉え、ニア衝突や軽微な衝突イベントの事例を含む。
• 意味情報を含む完全な意味情報を備えたHDマップが提供され、意味的に informed な予測と計画を可能にする。
• INTERACTION の相互作用密度指標は、短い TTCP 差分（<1 s）に特において highDやNGSIM など従来データセットよりも相互作用強度が高いことを示す。
• データはモーション予測、模倣学習、意思決定およびプランニングの検証、さらに相互作用抽出と社会的挙動生成の用途をサポートする。