生成AIを用いて自動運転の論文「Bench2Drive: Towards Multi-Ability Benchmarking of Closed-Loop End-To-End Autonomous Driving (2024)」を読んでみた

Posted at 2025-02-08

はじめに

生成AIを用いて自動運転の論文「Bench2Drive: Towards Multi-Ability Benchmarking of Closed-Loop End-To-End Autonomous Driving (2024)」の内容を(なるべく)把握してみました。(生成AIが)論文の記載内容を始めから最後まで読んで、実際にどのような記載があるのかを把握します。

自動運転技術の一つである「エンドツーエンド自動運転（E2E-AD）」のクローズドループ性能評価がメインの論文。CARLAシミュレーション環境を用いた実証的な評価がメインで、ニューラルネットワーク構造の詳細等の内容はありませんでした。
(その他、末尾の「分かったこと」章を参照)

以降で、ChatGPTに聞いてみた例を記載します。

他例: 同類の方法を使って読んでみた結果

対象の論文

論文: (自動運転に関する論文)

[2406.03877] Bench2Drive: Towards Multi-Ability Benchmarking of Closed-Loop End-To-End Autonomous Driving
https://arxiv.org/abs/2406.03877
(PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.03877)

質問時の各章節の区切り部分

論文の中にある各章節を、下記のように区切って、部分毎に生成AIに内容を質問していきます。

Abstract
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1 Introduction
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1 Introduction (続き)
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2 Related Work
2.1 Planning Benchmarks
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2.2 End-to-End Autonomous Driving
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3 Bench2Drive
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3.1 Expert Dataset
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3.2 Multi-Ability Evaluation
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(Table 2)
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4 Experiments
4.1 Baselines & Datasets
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(Table 3)
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(Table 4)
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4.2 Results
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5 Conclusion

生成AIへの質問方法

生成AIを活用して、知りたい記事・論文の1節分(適度な長さ)のテキストをコピー＆ペーストして、その下に質問内容を「①～ ②～ …」と番号付きで書いて、生成AIに渡せば、全質問に一発で的確に回答してくれるので、非常に良好でした。記事全体を読む必要なく、知りたい点の情報だけを収集できます。

生成AIへの質問例:

(論文・記事の各章節を貼り付け)

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、一般的な推測を回答に混入しない事、元文の記載内容に基づいて忠実に回答、回答量は長くなってもOK)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)

※各章節に応じて、適宜下記の質問を追加。

続けて下記の質問に追加で回答下さい:
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。(記載がなければ回答不要)
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく数値を抜き取る事、|数値|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|次元・型|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)
⑪関連研究の参照番号を全て列挙して、表にまとめて下さい。(元文にある内容のみ記載・類推して付け足しは不要、|参照番号|概要説明|の表へ、関連するもの同士でまとめて並べ替え)
⑫難解用語を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく抜き取る事、|用語|説明|の表へ)

※回答が長くなりそうな場合は、適宜、分けて質問: ②③④⑤、⑥⑦⑧⑨、⑩⑪⑫
※各章節に応じて、その章節内で明らかに不要な質問は、適宜除外。

※その他、不明点があれば、適宜、ピンポイントで質問。

質問内容は、始めに「①要旨は何か」に絞って1つだけを質問し、得られた回答内容に応じて、適宜質問を追加するようにしました。また、表で表した方が素早く把握できるので、必要であれば、記事を表に変換するような質問を追加しています。

論文・記事を貼り付けるテキストの長さは、1節分程度の量にとどめた方が、良い回答が得られました。生成AIの回答の文量が多くなってくると、回答が長くなり過ぎないように、生成AIが勝手に(適度に)端折り始めてしまい、重要な点が回答から抜けてしまう可能性が高くなります。

事前知識

機械学習についてある程度知っていないと、生成AIに質問しても、その回答内容だけでは理解できないと思います。生成AIの回答は、論文の内容をあまり変えずに、要点をそのまま掻い摘んで回答するような形になっています。

自動運転の論文についての分かりやすい解説記事(下記)等を事前にチェックして、中核部分の内容をあらかじめ分かっていると、理解しやすいと思います。生成AIは実際の細かい処理方法自体を分かりやすく説明してはくれない傾向があります。

注意点

論文のテキスト内容だけを貼り付けて、生成AIに質問しています。論文の中の図・表の部分は貼り付けていません。図・表の内容は生成AIの回答には含まれず、別途論文を見る必要があります。

以降で、生成AIの回答内容が読みにくい・分かりづらい場合は、論文の本文でも同じように書かれてあり、論文の本文を読んでも同じように分かりづらいことが多くあります。論文では、既存研究等があるため、多くの説明を省略・一言だけサラッと書かれてある等、同種の研究に取り組む人でなければ、なかなか全容の理解に辿りつくのは難しい側面があります。この点は、生成AIの回答性能が悪いのではなく、論文という性質上、生じるものと考えています。

生成AIに質問

以降で、ChatGPTに実際に聞いてみた例を記載します。

生成AIへの質問＆回答の全容

生成AIへの質問＆回答の全容・詳細:

Abstract

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) Bench2Drive: Towards Multi-Ability Benchmarking of Closed-Loop End-To-End Autonomous Driving

Abstract
In an era marked by the rapid scaling of foundation models, autonomous driv-
ing technologies are approaching a transformative threshold where end-to-end
autonomous driving (E2E-AD) emerges due to its potential of scaling up in the
data-driven manner. However, existing E2E-AD methods are mostly evaluated under
the open-loop log-replay manner with L2 errors and collision rate as metrics (e.g.,
in nuScenes), which could not fully reflect the driving performance of algorithms
as recently acknowledged in the community. For those E2E-AD methods evaluated
under the closed-loop protocol, they are tested in fixed routes (e.g., Town05Long
and Longest6 in CARLA) with the driving score as metrics, which is known for
high variance due to the unsmoothed metric function and large randomness in
the long route. Besides, these methods usually collect their own data for training,
which makes algorithm-level fair comparison infeasible.
To fulfill the paramount need of comprehensive, realistic, and fair testing envi-
ronments for Full Self-Driving (FSD), we present Bench2Drive, the first bench-
mark for evaluating E2E-AD systems’ multiple abilities in a closed-loop manner.
Bench2Drive’s official training data consists of 2 million fully annotated frames,
collected from 10000 short clips uniformly distributed under 44 interactive sce-
narios (cut-in, overtaking, detour, etc), 23 weathers (sunny, foggy, rainy, etc), and
12 towns (urban, village, university, etc) in CARLA v2. Its evaluation protocol
requires E2E-AD models to pass 44 interactive scenarios under different locations
and weathers which sums up to 220 routes and thus provides a comprehensive and
disentangled assessment about their driving capability under different situations.
We implement state-of-the-art E2E-AD models and evaluate them in Bench2Drive,
providing insights regarding current status and future directions.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、一般的な推測を回答に混入しない事、元文の記載内容に基づいて忠実に回答、元文量に合わせて回答量は十分長くする事)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載、図・表の参照があれば記載)

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か
この論文は、自動運転技術の一つである「エンドツーエンド自動運転（E2E-AD）」の性能評価に焦点を当てている。従来の評価方法では不十分とされている現状を改善し、包括的で公平な評価基準を提供する新しいベンチマーク「Bench2Drive」の提案と実装に関する内容である。

要旨（箇条書き）

背景と課題
- 現在のE2E-ADの評価方法は主に「オープンループ・ログリプレイ方式」で行われ、L2誤差や衝突率（例：nuScenesを基準）の指標に基づくが、これらは実際の運転性能を十分に反映できないと認識されている。
- 一部のE2E-AD手法は「クローズドループ方式」で評価されるが、固定されたルート（例：CARLAのTown05LongやLongest6）と運転スコアを指標に用いる。この方法はメトリック関数の非平滑性や長いルートにおけるランダム性のために高い分散を伴う。
- さらに、多くの方法では独自のデータを用いて訓練を行うため、アルゴリズム間の公平な比較が難しい。
Bench2Driveの提案
- Full Self-Driving (FSD)のための包括的、現実的、公平なテスト環境を提供することを目指し、Bench2Driveを開発。
- Bench2Driveは、クローズドループ方式でE2E-ADシステムの多様な能力を評価する最初のベンチマークである。
- CARLA v2環境を用いて収集した公式トレーニングデータを提供。このデータは、以下の条件に基づく：
  - 記録された2百万フレームの完全な注釈データ
  - 44種類のインタラクティブなシナリオ（例：割り込み、追い越し、迂回など）
  - 23種類の天候条件（例：晴天、霧、雨など）
  - 12種類の町の環境（例：都市、村、大学など）
評価プロトコル
- Bench2Driveでは、44のインタラクティブなシナリオをさまざまな場所と天候条件で評価し、合計220のルートを設定。
- 各モデルの運転能力をさまざまな状況で評価するため、包括的かつ分解可能な評価を実現。
実装と洞察
- 最先端のE2E-ADモデルをBench2Drive上で実装し、評価を実施。
- 現在の技術の現状を明らかにし、将来の研究方向について洞察を提供。

1 Introduction

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 1 Introduction In recent years, the field of autonomous driving has witnessed tremendous growth, fueled by the rapid advancement and scaling of foundation models [ 2 , 37, 51]. These developments have ushered in a new era of end-to-end autonomous driving (E2E-AD) systems [ 18 , 48 , 8 ], which promise a scalable, data- driven approach to vehicle automation, opposed to traditional module-based perception [31 , 33, 35 ], prediction [22 , 23, 25 , 27 ], planning [21 , 11] pipeline. Such systems are designed to be capable of learning from vast amounts of data, potentially transforming the landscape of vehicle intelligence. Despite these advancements, the evaluation methodologies for E2E-AD systems remain a critical bottleneck. One popular way is to conduct log-replay with the recorded expert trajectories in dataset like nuScenes [ 3], i.e., open-loop evaluation. These models [18 , 28] usually predict the future locations of the ego vehicle with the raw sensor information as inputs. As for metrics, the L2 error relative to the recorded trajectories and the ratio of collision happening are used. However, as widely discussed in the community [ 52 , 34 , 11 ], these open-loop metrics are insufficient for showcasing proficiency in planning, due to issues including distribution shift [ 41 ], causal confusion [12, 24 ], etc. nuScenes is also problematic due to its small and imbalanced validation set (around 75% of the frames only require continuing to drive straight) [ 34]. As a result, only encoding the ego status (location, speed, etc) [52 ] could achieve similar L2 errors compared to complex methods with sensor inputs [18], which prompts a call for a closed-loop evaluation benchmark for E2E-AD. CARLA [13] is one of the most widely used simulator for closed-loop E2E-AD evaluation. Within its framework, benchmarks such as Town05Long and Longest6 have been established, featuring multiple routes that require AD systems to complete safely within specific time constraints. However, these benchmarks only assess basic skills such as lane following, making turns, collision avoidance, and traffic lights obeying [5, 26], failing to examine AD systems’ driving ability under complicated and interactive traffic. The latest CARLA Leaderboard v2 introduces 39 challenging scenarios designed to evaluate the robustness of AD systems in more intricate situations. Nevertheless, the official routes for evaluation, ranging from 7 to 10 kilometers and filled with scenarios, present a formidable challenge, often too difficult to complete flawlessly, as shwon in Fig. 2 (a). Consequently, with the driving score metric employing an exponential decay function, it becomes challenging to effectively compare different AD systems, as they tend to score very low. For instance, in the current Leaderboard v21, participating methods score less than 10 points out of 100. Besides, existing methods usually collect data by themselves which makes algorithm-level fair comparison infeasible

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か
この章は、自動運転技術の分野におけるエンドツーエンド自動運転（E2E-AD）の急速な発展と、それに伴う評価方法の課題を述べている。特に、現在の評価方法がE2E-ADシステムの性能を十分に測定できない点に着目し、既存の手法の問題点を整理している。また、主にオープンループとクローズドループの評価手法に関する比較とその限界について詳細に述べている。

要旨（箇条書き）

E2E-ADの背景
- 基盤モデルの進展（[2, 37, 51]を参照）により、自動運転分野でE2E-ADシステムが台頭。
- モジュールベースのパイプライン（例：認識[31, 33, 35]、予測[22, 23, 25, 27]、計画[21, 11]）に代わり、大量のデータを活用するスケーラブルなアプローチを実現。
オープンループ評価の課題
- オープンループ評価はnuScenes[3]のようなデータセットを用い、記録された専門家の軌跡をリプレイして実施。
- 主な評価指標は、将来の車両位置のL2誤差や衝突率[18, 28]だが、以下の問題が存在する：
  - 分布シフト[41]や因果混乱[12, 24]などが要因で、計画能力を適切に評価できない。
  - nuScenesの検証データセットは小規模で不均衡（75%のフレームは直進のみ要求）[34]。
  - 複雑なセンサー入力を用いる方法[18]と比べ、車両の位置や速度だけを用いた単純なモデル[52]が同等のL2誤差を達成可能。
クローズドループ評価の課題
- CARLA[13]はクローズドループE2E-AD評価の主要なシミュレータとして使用される。
- 代表的なベンチマーク（例：Town05LongやLongest6）は、安全かつ時間内にルートを完了する能力を評価するが、以下の限界がある：
  - 主に車線維持、曲がり、衝突回避、交通信号の遵守などの基本的な技能を対象としている[5, 26]。
  - 複雑かつインタラクティブな交通状況での運転能力は評価されない。
最新のCARLA Leaderboard v2の挑戦
- 複雑な状況下での堅牢性を評価するため、39の挑戦的なシナリオを導入。
- 評価ルート（7～10 km）は非常に難易度が高く、完璧に走破することが困難（Fig. 2 (a)を参照）。
- ドライビングスコア（指数減衰関数を使用）は非常に低いスコアになりがちで、システム間の比較が難しい。例：現行Leaderboard v2では100点満点中10点未満が一般的。
データ収集と公平性の問題
- 多くの方法は独自データを用いるため、アルゴリズム間での公平な比較が困難。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑧難解用語を全て列挙して、表にまとめて下さい。

用語	説明
E2E-AD	End-to-End Autonomous Driving（エンドツーエンド自動運転）。従来のモジュール型パイプラインではなく、データ駆動型で学習する自動運転システム。
Foundation Models	自動運転に応用される大規模な基盤モデル。複数のタスクに汎用的に対応できるよう設計されているAIモデルの総称。
Open-Loop Evaluation	記録された専門家の運転軌跡をリプレイする方式の評価。E2E-ADの評価においては、主にnuScenesを使用して実施される。
nuScenes	自動運転研究で使用されるデータセットの一つ。記録された運転軌跡やセンサーデータを含むが、小規模で不均衡な点が問題とされている。
L2 Error	将来の位置予測の精度を示す指標。予測された車両位置と記録された実際の位置とのユークリッド距離を計算することで得られる誤差。
Distribution Shift	モデルがトレーニングデータとは異なる分布を持つ新しいデータに遭遇した際に性能が低下する現象。
Causal Confusion	モデルが因果関係を誤って理解する問題。例えば、誤った相関に基づいて意思決定を行うケースを指す。
CARLA	自動運転技術の研究に用いられるオープンソースのシミュレーション環境。リアルな交通シナリオを再現可能で、E2E-ADの評価に広く使用される。
Closed-Loop Evaluation	実際の運転シナリオを模したシミュレーション内で、車両を完全に制御しながら評価する方式。E2E-ADの性能を実際の運転条件に近い形で測定できる。
CARLA Leaderboard v2	CARLAシミュレータ内の最新の評価基準。複雑な状況下での運転堅牢性を評価するための39のシナリオが含まれる。
Driving Score	自動運転システムの性能を測定するために使用される指標。完璧な運転からの偏差を指数関数的に減衰させる形で計算される。

⑪関連研究の参照番号を全て列挙して、表にまとめて下さい。

参照番号	概要説明
[2, 37, 51]	基盤モデルの進展に関する研究。自動運転技術の新しい可能性を切り開く鍵として言及されている。
[18, 48, 8]	エンドツーエンド自動運転（E2E-AD）システムの初期開発や評価手法に関する研究。
[31, 33, 35]	従来のモジュール型認識（Perception）手法に関する研究。
[22, 23, 25, 27]	従来のモジュール型予測（Prediction）手法に関する研究。
[21, 11]	従来のモジュール型計画（Planning）手法に関する研究。
[3]	nuScenesデータセットの導入に関する研究。
[18, 28]	オープンループ評価におけるモデルの性能測定に関する研究。
[52, 34, 11]	オープンループ評価の限界や問題点を指摘した研究。
[41]	分布シフト（Distribution Shift）の問題に関する研究。
[12, 24]	因果混乱（Causal Confusion）の影響とその解消に関する研究。
[13]	CARLAシミュレータの紹介とその応用に関する研究。
[5, 26]	クローズドループ評価における基本スキル（車線維持、交通信号の遵守など）の評価基準に関する研究。
[34]	nuScenesのデータセットの不均衡性に関する研究。
[52]	単純なモデルが複雑なセンサー入力と同等の性能を達成できることを指摘した研究。
11, 21	モジュールベースと比較したE2E-ADの限界や応用に関する議論。
[18]	E2E-ADシステムの予測性能や問題点を取り扱った研究（オープンループ評価との関連）。
[26]	CARLAでの評価における基礎的な運転スキルに焦点を当てた研究。

▼質問(人間)
下記が書かれてある元文を抜き出して下さい。
11, 21 モジュールベースと比較したE2E-ADの限界や応用に関する議論。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
元文において、**11, 21**に関連する記述は以下の通りです：

Such systems are designed to be capable of learning from vast amounts of data, potentially transforming the landscape of vehicle intelligence, opposed to traditional module-based perception [31, 33, 35], prediction [22, 23, 25, 27], planning [21, 11] pipeline.

この部分では、E2E-ADシステムが、従来のモジュールベース型パイプライン（認識、予測、計画）に代わるアプローチであることが述べられており、**[21, 11]**はそのうち「計画（Planning）」に関連して参照されています。

1 Introduction (続き)

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) To address the aforementioned challenges in evaluating autonomous driving (AD) systems, it is essential to develop a new benchmark that fairly assesses their capabilities in a granular manner. To this end, we introduce Bench2Drive, a new benchmark designed to evaluate E2E-AD systems in a comprehensive, realistic, and fair closed-loop environment. Bench2Drive has an official training dataset collected by state-of-the-art epxert model Think2Drive [32 ], comprising 2 million fully annotated frames, sourced from 10000 clips. It span a diverse array of 44 interactive scenarios such as cut-ins, overtakings, and detours under different weather conditions and towns, ranging from sunny days in bustling city centers to foggy conditions in quaint villages. The evaluation protocol includes 220 short routes, each only around 150 meters in length and containing a single specific scenario. In this way, the assessment of individual skills is isolated and thus allows for a detailed comparison of the AD systems’ proficiency across 44 distinct skill sets. Moreover, the brevity of each route mitigates the impact of the exponential decay function on the driving score, facilitating a more accurate and meaningful comparison of performance across different systems. Such a structured and focused benchmark would provide clearer insights into the strengths and weaknesses of each AD system, enabling targeted improvements and more refined technology development.

Figure 2: Route length on Town12. We use different colors to represent different routes.
Bench2Drive’s short routes provide more smoothed evaluations.

In summary, the proposed Bench2Drive benchmark features:
• Comprehensive Scenario Coverage: Bench2Drive is designed to test AD systems across 44
interactive scenarios, providing a thorough evaluation about capabilities under complex situations.
• Granular Skill Assessment: By structuring the evaluation across 220 short routes, each focusing
on a specific driving scenario, Bench2Drive allows for detailed analysis and comparison of how
different AD systems perform on individual tasks.
• Closed-Loop Evaluation Protocol: Bench2Drive evaluates AD systems in a closed-loop manner,
where the AD system’s actions directly influence the environment. This setup offers an accurate
assessment of an AD system’s driving performance.
• Diverse Large-Scale Official Training Data: Bench2Drive consists of a standardized training set
of 2 million fully annotated frames from 10000 clips under diverse scenarios, weathers, and towns,
ensuring that all AD systems are trained under abundant yet similar conditions, which is crucial for
fair algorithm-level comparisons.
These features make Bench2Drive a pioneering benchmark in the field of autonomous driving,
providing an essential tool for researchers to refine and evaluate their E2E-AD systems in a realistic,
comprehensive, and fair manner. We implement several classic baselines including TCP [ 48 ],
ThinkTwice [ 26], DriveAdapter [ 24], UniAD [ 18], VAD [28], and AD-MLP [52 ] and evaluate
them in the Bench2Drive. We confirm the fact that open-loop metrics like L2 error could not reflect
the actual driving performance. For the classic clsoed-loop metric - Drive Score, we find that it lack
details and its heavy punishment encourages over-conservative driving strategies while Bench2Drive
offers a comprehensive understanding about capabilities of different methods.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か?

本章節は、自動運転（AD）システムの評価における既存の課題を解決するために、新たに提案されたベンチマーク「Bench2Drive」に関する記述である。Bench2Driveは、エンドツーエンド自動運転（E2E-AD）システムの性能を包括的かつ公平に評価するために設計されており、特にクローズドループ環境での詳細なスキル評価を目的としている。公式トレーニングデータセットや評価プロトコルの詳細が述べられ、従来の評価指標（例：L2エラー、Drive Score）の限界を指摘しつつ、Bench2Driveの特長が強調されている。

要旨

Bench2Driveの目的
- 自動運転（AD）システムの評価における従来の課題を解決するために、包括的、現実的、公平な評価環境を提供する。
公式トレーニングデータセットの特長
- Think2Drive [32] モデルを用いて収集された200万枚のフレームを含む。
- 44種類のインタラクティブシナリオ（例：割り込み、追い越し、迂回）に基づく10,000クリップで構成。
- 多様な天候条件（例：晴天、霧、雨）や環境（例：都市部、村、大学キャンパス）で収集。
評価プロトコルの特長
- 全220ルート（各ルートは約150メートル）を用意し、特定の運転シナリオを個別に評価。
- 各スキルを個別に評価するため、スキルごとの詳細な比較が可能。
- ルートが短いため、Drive Scoreの指数減衰関数による影響を軽減し、システム間の比較が正確かつ有意義になる。
評価指標の改善
- Open-loop評価指標（L2エラー）は運転性能を反映しないことを確認。
- クローズドループ評価指標（Drive Score）の詳細性不足と保守的な運転戦略の助長を指摘。
- Bench2Driveは異なる方法の性能を包括的に理解できる。
Bench2Driveの主要な特長
- 包括的なシナリオカバレッジ：44種類のインタラクティブシナリオでADシステムをテスト。
- 詳細なスキル評価：220の短いルートで構成され、スキルごとの分析が可能。
- クローズドループ評価プロトコル：ADシステムの行動が環境に直接影響を与える設定で評価。
- 多様で大規模な公式トレーニングデータ：多様なシナリオと条件を備えた標準化されたデータセットで公平な比較を実現。
図の参照
- Figure 2: Town12のルート長における比較を示す。Bench2Driveの短いルートがより滑らかな評価を提供することが示されている。
既存手法の評価
- TCP [48]、ThinkTwice [26]、DriveAdapter [24]、UniAD [18]、VAD [28]、AD-MLP [52]などのベースラインをBench2Driveで実装・評価。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑧ 難解用語のリストと説明

用語	説明
Bench2Drive	自動運転システムの評価に特化したベンチマーク。44のシナリオに基づく220の短いルートを使用して、包括的で公平なクローズドループ評価を提供する。
クローズドループ (Closed-Loop)	自動運転システムの行動が環境に直接影響を与える評価設定。環境との相互作用を通じてシステム性能を評価する方法。
Open-loop (オープンループ)	自動運転システムの行動が環境に影響を与えない評価設定。過去の記録に基づいて予測結果を評価する手法。
Think2Drive	Bench2Driveの公式トレーニングデータセット収集に使用された最新のエキスパートモデル。
L2エラー	システムによる予測位置と実際の位置の間の二乗誤差。自動運転システムの評価指標として一般的に使用される。
Drive Score	クローズドループ環境での運転スコアを評価する指標。ただし、指数減衰関数の影響が大きく、システム間の詳細な比較が難しいと指摘されている。
指数減衰関数 (Exponential Decay Function)	Drive Scoreに使用される関数で、特定の失敗がスコアに大きな影響を与える。短いルートの使用でこの影響を軽減可能。
TCP	Bench2Driveで評価されたベースラインモデルの1つ。
ThinkTwice	Bench2Driveで評価されたベースラインモデルの1つ。
DriveAdapter	Bench2Driveで評価されたベースラインモデルの1つ。
UniAD	Bench2Driveで評価されたベースラインモデルの1つ。
VAD	Bench2Driveで評価されたベースラインモデルの1つ。
AD-MLP	Bench2Driveで評価されたベースラインモデルの1つ。

⑪ 関連研究の参照番号と概要

参照番号	概要説明
[32]	Think2Driveモデルに関する研究。Bench2Driveのトレーニングデータ収集に使用されたエキスパートモデル。
[48]	TCPモデルに関する研究。Bench2Driveで評価されたベースラインの1つ。
[26]	ThinkTwiceモデルに関する研究。Bench2Driveで評価されたベースラインの1つ。
[24]	DriveAdapterモデルに関する研究。Bench2Driveで評価されたベースラインの1つ。
[18]	UniADモデルに関する研究。Bench2Driveで評価されたベースラインの1つ。
[28]	VADモデルに関する研究。Bench2Driveで評価されたベースラインの1つ。
[52]	AD-MLPモデルに関する研究。Bench2Driveで評価されたベースラインの1つ。

※参照番号は元文の記載に基づき忠実に整理した。

2 Related Work

2.1 Planning Benchmarks

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 2 Related Work 2.1 Planning Benchmarks Benchmarking in the field of autonomous driving has evolved from specialized datasets, such as KITTI [ 14 ] for perception and NGSIM/highD [30 ], BARK [1 ] for behavior prediction, to integrated forms like nuScenes [ 3], Argoverse [ 47], and Waymo [ 44 ], which facilitate the evaluation of various synergic system components. Recently, the assessment of planning capabilities for learning-based methods has become an area of interest [15 , 29 ]. In Table 1, we present a comparison of planning benchmarks. nuScenes [3], while offering open-loop metrics, has been critiqued for its inability to adequately evaluate planning proficiency due to the lack of closed-loop simulation [ 52, 34, 11 ]. Furthermore, it suffers from an imbalanced validation set, with a significant portion (75%) of scenarios only requiring straightforward driving, thus inadequately challenging the decision-making capabilities of AD systems in complex environments [34 ]. nuPlan [29 ] and Waymax [15 ] offer closed-loop evaluations but are limited to bounding box level assessments, excluding sensor simulation and, consequently, are not suitable for E2E-AD methods. Longest6 [ 8], a modified version of CARLA Leaderboard V1, only assesses basic skills such as lane following, making turns, collision avoidance and traffic lights. CARLA Leaderboard V2 [ 13 ] lacks expert demonstration data. As widely discussed in the community [40 , 19 ], the lack of an official training set makes the comparisons of different methods in the system-level instead of the algorithm-level.Bench2Drive deal with these shortcomings by offering a large-scale, annotation-rich official training dataset alongside a multi-ability evaluation set. This enables a more granular and informative assessment of an AD system’s driving capabilities, overcoming the limitations of existing benchmarks that rely on average scoring across all routes as their primary performance metric.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か?

この章では、自動運転システムにおけるプランニング（計画）の評価手法に焦点を当て、既存のベンチマークの限界とその改善に向けた取り組みについて述べている。Bench2Driveが他の既存のベンチマークとどのように異なり、それらの課題をどのように克服するかを示している。

要旨

既存ベンチマークの進化:
- 自動運転システムの評価は、初期のKITTI [14]（認識）やNGSIM/highD [30]（行動予測）から、nuScenes [3]やArgoverse [47]、Waymo [44]などの統合型評価データセットへと進化してきた。
- 最近では、学習ベースの手法におけるプランニング能力の評価が注目されている [15, 29]。
nuScenesの課題:
- オープンループ評価が主であり、計画能力の適切な評価が難しいと指摘されている [52, 34, 11]。
- バリデーションセットの構成が偏っており（75%が直進運転シナリオ）、複雑な環境での意思決定能力の評価には不十分である [34]。
nuPlanとWaymaxの課題:
- クローズドループ評価を提供するが、評価はバウンディングボックスレベルに限られ、センサーシミュレーションが含まれないためE2E-AD手法には適さない [15, 29]。
CARLA Leaderboardの課題:
- Longest6 [8]（CARLA Leaderboard V1の修正版）は基本的なスキル（車線維持、曲がる、衝突回避、信号遵守）のみを評価する。
- CARLA Leaderboard V2 [13]はエキスパートデモンストレーションデータが欠如しており、システムレベルでの比較に留まる。アルゴリズムレベルでの公平な比較には不向きである [40, 19]。
Bench2Driveの優位性:
- 大規模で注釈が豊富な公式トレーニングデータセットを提供し、多能力評価セットを含む。
- すべてのルートの平均スコアに依存する既存ベンチマークとは異なり、より細かく情報量の多い評価が可能。
- プランニング能力の評価における既存の課題を克服し、ADシステムの運転能力に関する詳細な分析を可能にする。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑧難解用語を全て列挙して、表にまとめる

用語	説明
KITTI	自動運転研究のための標準的なデータセットで、特に物体検出やトラッキング、視覚的認識タスクに使用される。
NGSIM/highD	運転行動の予測を目的とした交通シミュレーションデータセット。
nuScenes	自動運転車両のセンサーを活用したデータセットで、特にオープンループ評価に使用されるが、計画能力評価には不十分とされる。
Argoverse	自動運転向けのデータセットで、地図やセンサー情報を提供し、複数のシステムコンポーネントの評価に利用される。
Waymo	Waymo社が提供する自動運転データセットで、システム全体の評価に使用される。
nuPlan	クローズドループ評価を行うベンチマークだが、センサーシミュレーションが含まれず、E2E-ADには適さないとされる。
Waymax	nuPlanと同様にクローズドループ評価を提供するが、センサーシミュレーションを含まない点で制限がある。
Longest6	CARLA Leaderboard V1を修正したもので、基本的な運転スキル（車線維持、曲がる、衝突回避、信号遵守）を評価するためのベンチマーク。
CARLA Leaderboard V2	CARLAシミュレーターの評価ベンチマーク第2版。エキスパートデモンストレーションデータが欠如しており、アルゴリズム間の公平な比較が困難とされる。
Closed-loop	自動運転システムのアクションが環境に直接影響を与える評価プロトコル。
Planning Benchmarks	自動運転の計画（プランニング）能力を評価するための基準やデータセット。
Algorithm-level	アルゴリズム単位での性能比較を行う評価手法。
System-level	システム全体を通じた性能比較を行う評価手法。

⑪関連研究の参照番号を全て列挙して、表にまとめる

参照番号	概要説明
[1]	行動予測用のデータセット「BARK」に関する研究。
[3]	自動運転のためのデータセット「nuScenes」の紹介。
[8]	CARLA Leaderboard V1を修正したLongest6の説明。
[11]	計画能力評価の課題や限界に関する議論。
[13]	CARLA Leaderboard V2の詳細。
[14]	KITTIデータセットに関する研究。
[15]	Waymaxベンチマークの導入。
[19]	CARLA Leaderboardにおける公式トレーニングデータの欠如に関する議論。
[29]	nuPlanの詳細と課題の指摘。
[30]	高度な運転行動予測データセット「highD」についての研究。
[34]	nuScenesのオープンループ評価が計画能力評価に不十分であることに関する議論。
[40]	CARLA Leaderboardの公式トレーニングデータの欠如に関する議論。
[44]	Waymoデータセットの紹介。
[47]	自動運転のデータセット「Argoverse」の説明。
[52]	nuScenesのオープンループ評価とその課題についての議論。

2.2 End-to-End Autonomous Driving

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 2.2 End-to-End Autonomous Driving The concept of E2E-AD could date back to 1980s [ 38 ]. Recently, the arise of neural network, especially Transformer [ 46 ], demonstrates the power of scaling laws, which rejuvenates the enthusiasm for E2E- AD [9 , 10 , 45, 6 , 55 ]. However, they are either evaluated only in the open-loop way [ 17 , 18, 28 , 36 ] or in the relatively simple scenes like Town05Long/Longest6 [ 7, 39 , 40 , 50 , 4, 42, 16, 54 , 53 ]. Bench2Drive offers a challenging and comprehensive arena to compare E2E-AD methods’ ability.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か?

本節は、エンドツーエンド自動運転（E2E-AD）について記載している。E2E-ADの概念が1980年代にさかのぼること、近年のニューラルネットワークやトランスフォーマーモデルの台頭によりE2E-ADへの関心が再燃していること、そして既存手法の評価手法や課題について説明している。特に、Bench2DriveがE2E-ADの能力を比較するための包括的な評価環境を提供する点に注目している。

要旨

E2E-ADの歴史的背景:
- E2E-ADの概念は1980年代にまでさかのぼる [38]。
- 近年、ニューラルネットワーク、特にトランスフォーマー [46] の発展によりE2E-ADへの注目が再び高まっている。
既存手法の特徴と課題:
- 最近のE2E-AD手法 [9, 10, 45, 6, 55] は、ニューラルネットワークのスケーリング法則の有効性を示している。
- 既存手法は、以下のような制限のある評価環境でのみ評価されている。
  - オープンループ評価 [17, 18, 28, 36]
  - シンプルなシーン（例: Town05Long/Longest6）での評価 [7, 39, 40, 50, 4, 42, 16, 54, 53]
Bench2Driveの特徴:
- Bench2Driveは、E2E-AD手法の能力を比較するための挑戦的かつ包括的な評価環境を提供する。
既存手法の具体的な課題:
- オープンループ評価では、E2E-ADの能力を十分に測定できない。
- 評価環境が比較的単純であるため、複雑な運転状況における適応能力が不明確である。

3 Bench2Drive

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) 3 Bench2Drive Bench2Drive consists of a large-scale fully annotated dataset collected in CARLA as the official training set, an evaluation toolkit for the granular driving skill assessment, and implementations of several state-of-the-art E2E-AD methods tailored for the training dataset and evaluation toolkit. All data, codes, and checkpoints are in GitHub and Huggingface under Apache License 2.0. We give details in the following section.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か?

本節では、Bench2Driveの構成要素について記載している。Bench2Driveは、自動運転システム（AD）の能力を包括的かつ詳細に評価するために設計されたベンチマークであり、その主要な構成要素として、CARLAシミュレーターを用いた大規模で完全にアノテーションされた公式トレーニングデータセット、詳細な運転スキル評価のための評価ツールキット、そしてこのトレーニングデータセットと評価ツールキットに特化した複数の最先端E2E-AD手法の実装が含まれる。Bench2Driveの関連データやコード、チェックポイントは、Apache License 2.0のもとでGitHubおよびHuggingfaceで公開されている。

要旨

Bench2Driveの構成要素:
1. 公式トレーニングデータセット:
  - CARLAシミュレーターを用いて収集。
  - 大規模で完全にアノテーションされたデータセットを提供。
2. 評価ツールキット:
  - 運転スキルを詳細かつ粒度高く評価するために設計されたツール。
3. 最先端のE2E-AD手法の実装:
  - 提供されるトレーニングデータセットと評価ツールキットに適合した複数の手法を実装。
ライセンスとデータ公開:
- Bench2Driveのデータ、コード、チェックポイントは、Apache License 2.0の下で公開されている。
- GitHubおよびHuggingface上で利用可能。
目的:
- Bench2Driveは、ADシステムの詳細で公平な評価を可能にし、E2E-AD技術のさらなる発展を支援することを目的としている。

3.1 Expert Dataset

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 3.1 Expert Dataset Existing E2E-AD methods evaluated in the closed-loop manner [ 48 , 8, 4, 42 ] typically collect their own data using the CARLA simulator. However, as highlighted in [ 40, 19 ], the size and distributions of these datasets significantly influence performance, rendering fair algorithm-level comparisons challenging. To address this, we have constructed a large-scale expert dataset with comprehensive annotations including 3D bounding boxes, depth, and semantic segmentation, sampled at 10 Hz, to serve as the official training set. As the information from expert could be an important guidance of student models [ 6, 24, 53 ], we also provide the expert model - Think2Drive’s [32 ] value estimation and features. Fig. 3 gives an overview. To facilitate the re-implementation of existing E2E-AD methods of community, we adopt a sensor configuration similar to nuScenes [3]: • 1x LiDAR: 64 channels, 85-meter range, 600,000 points per second • 6x Camera: Surround coverage, 900x1600 resolution, JPEG compression (quality-level 20) • 5x Radar: 100-meter range, 30◦ horizontal and vertical FoV • 1x IMU & GNSS: Location, yaw, speed, acceleration, and angular velocity • 1x BEV Camera: Debugging, visualization, remote sensing • HD-Map: Lanes, centerlines, topology, dynamic light states, trigger areas for lights and stop signs Moreover, to tackle the challenge posed by the long-tail distribution of data from both perception and behavior perspectives, a significant bottleneck in autonomous driving [ 20] (approximately 75% of the clips in nuScenes only involve the ego vehicle driving straight), we ensure the distribution of weather conditions, landscapes, and behaviors are as uniform as possible. We add more available locations for scenarios compared to the official routes of CARLA Leaderboard V2 as shown in Fig. 4, enhancing the data diversity. Further, we design 5 more scenarios beyond Leaderboard V2 to enhance behavior diversity as detailed in Appendix D. We give the distribution of scenarios in Fig. 5 and distribution of weathers and towns in Appendix B. As illustrated, Bench2Drive dataset is rich in both perception and behavior diversity. For data partitioning, we segmented the driving process into short clips, each approximately 150 meters in length and containing a single specific scenario. This segmentation allows for the curriculum learning [43 ] of individual driving skills. To cater to different computational capabilities, we designed three data subsets: mini (10 clips for debugging and visualization), base (1,000 clips, comparable to nuScenes, suitable for 8xRTX3090 server), and full (10,000 clips for large-scale studies).

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か?

本節では、Bench2Driveの公式トレーニングセットである「Expert Dataset」について記載している。特に、データセットの構成、収集方法、アノテーション内容、センサ設定、データ分布の多様性への配慮、および運転スキルの学習を促進するデータ分割手法について詳細が述べられている。また、既存のE2E-AD手法と公平な比較を可能にするための基準や工夫も説明されている。

要旨

背景と目的:
- 既存のE2E-AD手法では、独自に収集されたデータセットを使用しており、それぞれのサイズや分布が異なるため、公平なアルゴリズムレベルの比較が難しいことが課題であった（[40, 19]）。
- Bench2Driveの「Expert Dataset」は、この課題を解決するために構築された公式トレーニングデータセットである。
データセットの構成:
- アノテーション: 3Dバウンディングボックス、深度、セマンティックセグメンテーションを含む完全なアノテーションが付与され、10 Hzでサンプリングされている。
- 専門家モデルの情報: Think2Driveモデル（[32]）からの価値推定と特徴情報も提供。
- センサ構成（nuScenesに基づく）:
  - LiDAR: 64チャネル、85メートル範囲、600,000ポイント/秒
  - カメラ: 6台（周囲カバー）、解像度900x1600、JPEG圧縮（品質レベル20）
  - レーダー: 5台（100メートル範囲、水平・垂直FoV30°）
  - IMU & GNSS: 位置、ヨー角、速度、加速度、角速度
  - BEVカメラ: デバッグ、可視化、リモートセンシング
  - HDマップ: 車線、センターライン、トポロジー、信号や停止標識のトリガーエリア
データ分布の多様性:
- 気象条件、地形、行動の分布が均一になるよう配慮。
- nuScenes（約75%が直進のみ）で指摘された長尾分布の課題に対応。
- CARLA Leaderboard V2公式ルートより多くのシナリオロケーションを追加し、データ多様性を強化（図4参照）。
- 行動多様性を向上させるため、Leaderboard V2に加え、5つの新しいシナリオを設計（Appendix D参照）。
- シナリオ分布（図5）、気象条件と都市の分布（Appendix B参照）。
データ分割と学習:
- 運転プロセスを約150メートルごとの短いクリップに分割し、各クリップに特定のシナリオを含む。
- 各運転スキルを個別に学習するためのカリキュラム学習（[43]）を可能に。
- 計算能力に応じた3種類のデータセットを設計:
  - mini: 10クリップ（デバッグと可視化用）
  - base: 1,000クリップ（8xRTX3090サーバー向け、nuScenesに匹敵）
  - full: 10,000クリップ（大規模研究向け）

▼質問(人間)
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑥表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑥表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい

項目	詳細内容	対応図/表
データアノテーション	3Dバウンディングボックス、深度、セマンティックセグメンテーション、10 Hzでサンプリング	図3
センサ構成	- LiDAR: 64チャネル、85メートル範囲、600,000ポイント/秒 - カメラ: 6台（周囲カバー）、900x1600解像度、JPEG圧縮（品質20） - レーダー: 5台（100メートル範囲、FoV 30°） - IMU & GNSS: 位置、ヨー角、速度、加速度、角速度 - BEVカメラ: デバッグ、可視化、リモートセンシング - HDマップ: 車線、センターライン、トポロジー、信号/停止標識のトリガーエリア	図3
データセットの種類	- mini: 10クリップ（デバッグ・可視化用） - base: 1,000クリップ（nuScenesに匹敵、8xRTX3090サーバー向け） - full: 10,000クリップ（大規模研究向け）	図4, 図5
新規追加シナリオ	既存のLeaderboard V2に加えて5つの新シナリオを設計	Appendix D

解説
この表では、データセットの内容とセンサ構成、使用目的別のデータセット分割の特徴、また既存手法に対する新規性についてまとめている。特に、図3はセンサ構成の概要を示しており、表と対応付けて確認可能である。図4と図5はデータセットの多様性や分布に関する補足情報を提供し、Appendix Dには新規追加シナリオの詳細が記載されている。

⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい

図3: Bench2Driveのセンサ構成を示したものであり、nuScenesに基づいた標準化されたセットアップであることを主張している。特に、LiDAR、カメラ、レーダーなどの多様なセンサが統合されている点が注目ポイントであり、既存のシステム再現性を容易にするための設計意図が示されている。
図4: CARLA Leaderboard V2と比較して、Bench2Driveがいかに多くのロケーションとシナリオを含んでいるかを視覚的に示している。この図により、Bench2Driveの地理的多様性とシナリオの包括性が説明されている。
図5: Bench2Driveにおけるシナリオの分布を示し、多様性を強調している。この図は、単なる直進運転に偏らないバランスの取れたデータセット設計を視覚的に示している。
Appendix B: 天候や都市に関する分布を示し、現実的かつ均一なデータ配分を実現している点を補足している。
Appendix D: 新規に追加された5つのシナリオについて詳細に説明し、Bench2Driveが既存のデータセットでは対応できない行動の多様性を含む設計になっている点を主張している。

3.2 Multi-Ability Evaluation

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 3.2 Multi-Ability Evaluation Existing planning benchmarks [13 , 29 , 15 ] assess the performance of AD systems by averaging scores across all provided routes. This approach offers a general overview of driving capabilities but fails to pinpoint specific strengths and weaknesses of different methods. Even worse, existing benchmarks in CARLA like Longest6 [ 8] and Leaderboard V2 [13 ] cover several kilometers, leading to high variance in the driving score metric. This variance arises because the infraction score penalizes errors through cumulative multiplication, which can significantly skew results. For instance, consider three test runs where each achieves 90% route completion, but the number of red lights run differs: 0, 1, and 2. The corresponding driving scores would be 90, 90 ∗ 0.7 = 63, and 90 ∗ 0.7 ∗ 0.7 = 44.1, which causes a large standard deviation - 18.9 and thus makes comparison between methods unreliable. To address these issues, we propose a more granular evaluation framework for all 44 scenarios by designing 5 distinct short routes (around 150 meters in length) per scenario, each featuring different weathers and towns, which result in a total of 220 routes. This approach allows people to assess AD systems’ capabilities by isolated skills, leading to a more detailed analysis with reduced variance. Further, we summarize 5 advanced skills for urban driving: Merging, Overtaking, Give Way, Traffic Sign, Emergency Brake as in Table 2 and report the score of each skill. The decoupled design provides a clearer insight into which skills are effectively handled by the AD systems and which are not, fostering a more nuanced understanding of system performance. Formally, the evaluation set consists of 220 routes and each route defines a pair of source location (𝑥src, 𝑦src) and destination location (𝑥dst, 𝑦dst) in one specific town and weather. Given raw sensor inputs (cameras, LiDAR, IMU/GPS, etc) as well as the target waypoints, the ego vehicle should drive from source to the destination location. We design two metrics to evaluate the performance: • Success Rate (SR): This metric measures the proportion of successfully completed routes within the allotted time and without traffic violations. A route is deemed successful if the ego vehicle reaches its destination without any rule infractions. The success rate is calculated as the ratio of successful routes to the total number of routes, as shown in Equ. 1 (left). • Driving Score (DS): This metric follows CARLA [13 ] official metric as reference. It considers both route completion and penalty for infractions. Specifically, it averages the route completion percentages and penalizes infractions based on their severity, as depicted in Equation 1 (right). The driving score is normalized by the total number of routes from same type or group as well. Success Rate = 𝑛success 𝑛total Driving Score = 1 𝑛total 𝑛total∑︁ 𝑖=1 Route-Completion𝑖 ∗ 𝑛𝑖,penaltyÖ 𝑗=1 𝑝𝑖, 𝑗 (1) where 𝑛success and 𝑛total denote the number of successful routes and total samples respectively; Route-Completion𝑖 representats the percentage of route distance completed for the 𝑖-th route; 𝑝𝑖, 𝑗 means the 𝑗-th infraction penalty on the 𝑖-th route. Please refer to Appendix E for details about infraction types and penalties scores.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か:
この節では、Bench2Driveの「Multi-Ability Evaluation（多能力評価）」フレームワークに関する詳細が記載されている。この評価フレームワークは、自動運転（AD）システムの性能をより詳細かつ公平に評価することを目的としている。

要旨:

従来の評価方法（例: Longest6やLeaderboard V2など）では、総合スコアの平均を用いた評価が行われており、詳細な強みや弱みを明らかにすることができない。
CARLAにおける従来の指標（運転スコア）は、累積乗算による誤差ペナルティにより高い分散を生じ、手法間の比較を困難にしている。
Bench2Driveでは、すべての44シナリオに対して5つの短いルート（各約150メートル）を設計し、合計220ルートを用いることで詳細なスキル評価を可能にした。
5つの都市運転スキル（Merging, Overtaking, Give Way, Traffic Sign, Emergency Brake）を定義し、それぞれのスコアを個別に評価。
成功率（Success Rate）と運転スコア（Driving Score）の2つの評価指標を設計。
- 成功率 (Success Rate): 制限時間内に交通違反なしで目的地に到達したルートの割合。
- 運転スコア (Driving Score): CARLAの公式指標を参考にし、ルート達成度と違反の重み付けペナルティを統合して算出。
より公平かつ詳細な評価を可能にするために、ルート間の分散を削減し、性能の個別解析を促進する設計となっている。

図や表の参照は本文中に明記されており、特に式1やAppendix Eで評価指標の詳細が補足されている。

▼質問(人間)
回答が短い。端折り過ぎで、文脈が分かりにくい。
本件を記憶下さい。前回の質問に再度回答下さい。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
再度、前回の質問に詳細に回答します。

①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か:
本章では、Bench2Driveにおける「Multi-Ability Evaluation」について述べている。この評価方法は、従来の自律運転システムの評価手法に存在する課題を克服し、性能をより詳細に評価するための枠組みを提案している。

要旨:

従来の計画ベンチマーク（[13, 29, 15]）は、提供されたルート全体の平均スコアで性能を評価しているが、この方法では個別の長所や短所を特定することができない。
CARLA環境での既存のベンチマーク（Longest6 [8], Leaderboard V2 [13]）では、運転スコアの指標に高い分散があり、方法間の比較が不正確になる問題がある。
- 高い分散の例として、3つのテスト実行がそれぞれ90%のルート完了率を達成しながら、赤信号の無視回数が異なる場合（0回、1回、2回）で、運転スコアに大きな差（標準偏差18.9）が生じる点が挙げられる。
Bench2Driveでは、より詳細で分散の少ない分析を可能にするために、全44シナリオで5つの短いルート（約150メートルの長さ）を設計し、220ルートを評価セットとしている。
都市運転のための5つの高度なスキル（Merging, Overtaking, Give Way, Traffic Sign, Emergency Brake）を定義し、それぞれのスコアを個別に報告する。
提案された評価指標には以下の2つが含まれる：
- 成功率 (Success Rate, SR)：制限時間内で交通違反なく完了したルートの割合を測定する。
- 運転スコア (Driving Score, DS)：CARLAの公式指標を参考にしており、ルート完了率と違反の重み付けを考慮する。

対応する図表について：図表番号や追加の詳細については本文中に具体的な参照がある場合、以下の質問にて解説する。

(Table 2)

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) Table 2: Skill Set & Scenarios Skill Scenario Merging CrossingBicycleFlow, EnterActorFlow, HighwayExit, InterurbanActor- Flow, HighwayCutIn, InterurbanAdvancedActorFlow, MergerIntoSlowTraf- ficV2, MergeIntoSlowTraffic, NonSignalizedJunctionLeftTurn, NonSignalized- JunctionRightTurn, NonSignalizedJunctionLeftTurnEnterFlow, ParkingExit, LaneChange, SignalizedJunctionLeftTurn, SignalizedJunctionRightTurn, Sig- nalizedJunctionLeftTurnEnterFlow Overtaking Accident, AccidentTwoWays, ConstructionObstacle, ConstructionObstacleT- woWays, HazardAtSideLaneTwoWays, HazardAtSideLane, ParkedObstacleT- woWays, ParkedObstacle, VehicleOpenDoorTwoWays Emergency Brake BlockedIntersection, DynamicObjectCrossing, HardBreakRoute, OppositeVe- hicleTakingPriority, OppositeVehicleRunningRedLight, ParkingCutIn, Pedes- trianCrossing, ParkingCrossingPedestrian, StaticCutIn, VehicleTurningRoute, VehicleTurningRoutePedestrian, ControlLoss Give Way InvadingTurn, YieldToEmergencyVehicle Traffic Sign EnterActorFlow, CrossingBicycleFlow, NonSignalizedJunctionLeftTurn, NonSignalizedJunctionRightTurn, NonSignalizedJunctionLeftTurnEnterFlow, OppositeVehicleTakingPriority, OppositeVehicleRunningRedLight, Pedestrian- Crossing, SignalizedJunctionLeftTurn, SignalizedJunctionRightTurn, Signal- izedJunctionLeftTurnEnterFlow, TJunction, VanillaNonSignalizedTurn, Vanil- laSignalizedTurnEncounterGreenLight, VanillaSignalizedTurnEncounterRed- Light, VanillaNonSignalizedTurnEncounterStopsign, VehicleTurningRoute, Ve- hicleTurningRoutePedestrian

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か:
本文およびTable 2は、Bench2Driveの「Multi-Ability Evaluation」における5つの高度な運転スキル（Merging, Overtaking, Emergency Brake, Give Way, Traffic Sign）と、それに対応する具体的なシナリオを記載している。これにより、自律運転システム（AD）の性能を、個別スキルごとに詳細かつ定量的に評価できる仕組みを提供している。

要旨:

Bench2Driveでは、自律運転システムの性能を高度なスキルごとに評価するために、スキルセットと対応するシナリオを定義している。これにより、従来の評価手法で見落とされがちであった具体的なスキルの強み・弱みを可視化できる。
5つのスキルセットと、それぞれに対応する多様なシナリオをTable 2にまとめている。
- Merging（合流）: 交通流への合流や車線変更を含む、15種類のシナリオ。
- Overtaking（追い越し）: 障害物や停車車両を回避して追い越す、8種類のシナリオ。
- Emergency Brake（緊急ブレーキ）: 交通状況や突発的な障害物への即応能力を評価する、12種類のシナリオ。
- Give Way（優先権の譲渡）: 緊急車両や他車両への優先権の譲渡を伴う、2種類のシナリオ。
- Traffic Sign（交通標識の遵守）: 標識や信号に基づく運転行動を評価する、17種類のシナリオ。
このように詳細なスキルセットとシナリオの対応付けは、各スキルの強み・弱みを明確に把握するための基盤を提供し、ADの性能向上に役立つ。
各スキルの評価対象を明確にすることで、運転システムの課題を特定しやすくなる。

図・表の参照:

Table 2は、各スキルセットに関連付けられた具体的なシナリオを一覧化しており、各スキルの評価範囲を視覚的に示している。この表は、運転スキルごとの評価を支える具体的な基盤を提供している。

4 Experiments

4.1 Baselines & Datasets

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) 4 Experiments 4.1 Baselines & Datasets To establish a starting point for the community, we have implemented several classic E2E-AD methods in Bench2Drive including: • UniAD [ 18] explicitly conducts perception and prediction and uses Transformer Query to transport information. Together with it, we also implement the commonly used BEVFormer [33 ] in Bench2Drive, • VAD [ 28] also adopts Transformer Query yet with vectorized scene representation and thus improves efficiency. • AD-MLP [ 52] simply feeds the ego vehicle’s history states into an MLP to predict future trajectories, which is a simple baseline for history state interpolation planner. • TCP [49 ] only uses the front cameras and the ego state as inputs to predict both trajectories and control signals. It is a simple yet effective baseline in CARLA v1. • ThinkTwice [ 26] promotes the idea of coarse-to-fine by refining the planning routes in a layer-by- layer manner and distilling the expert features. • DriveAdapter [ 24 ] proposes a new paradigm to fully unleash the power of expert model by decoupling the learning of perception and planning and connecting the two parts by adapter modules. Recognizing the varied computational resources available within the community, we have trained these baseline models on the base subset (1,000 clips). We use 950 clips for training while leaving 50 clips for open-loop evaluation. We ensure that the validation set contains at least one clip for each of 44 scenarios and the weather distribution is balanced. AD-MLP and TCP are trained with 1 * A6000 while ThinkTwice, DriveAdapter, UniAD, and VAD are trained with 8 * A100. For the closed-loop evaluation, we run all models in CARLA with the 220 test routes mentioned in Sec. 3.2 and calculate the metric accordingly. Note that some models’ might have wrong behaviors in some certain routes (e.g., driving to some buggy location) and cause CARLA to crash without scoring. We treat these routes as 0 score. Please refer to Appendix C for more implementation details.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か:
本文は、Bench2Driveフレームワーク内で実装されたエンドツーエンド自動運転（E2E-AD）手法のベースラインモデルおよび、これらのモデルを評価するためのデータセットについて述べている。特に、既存の代表的な手法をBench2Driveに統合し、それらの訓練や評価プロセスを説明している。また、評価に使用したデータ構成や計算リソース、問題のあるモデルの扱いについても触れている。

要旨:

Bench2Driveに統合されたベースライン手法:
- Bench2Driveで実装した代表的なE2E-AD手法を列挙している:
  - UniAD ([18]): PerceptionとPredictionを明示的に実行し、Transformer Queryを利用して情報を伝達。
  - BEVFormer ([33]): UniADとともに実装された一般的な手法。
  - VAD ([28]): Transformer Queryを採用し、ベクトル化されたシーン表現で効率性を向上。
  - AD-MLP ([52]): 車両の過去の状態をMLPに入力して未来の軌道を予測するシンプルなベースライン。
  - TCP ([49]): 前方カメラと車両の状態を入力に使用して軌道と制御信号を予測する。
  - ThinkTwice ([26]): 粗から精への段階的なルート計画の改良とエキスパート特徴の蒸留を提案。
  - DriveAdapter ([24]): PerceptionとPlanningの学習を分離し、アダプターモジュールで結合する新しいパラダイム。
トレーニングとデータセット:
- ベースラインモデルのトレーニングには、Bench2Driveのベースサブセット（1,000クリップ）を使用。
  - 950クリップをトレーニング用、50クリップをオープンループ評価用に分割。
  - 各シナリオ（44種類）を少なくとも1つ含むように検証セットを構成。
  - 天候分布が均等になるように調整。
- 計算リソース:
  - AD-MLPおよびTCPは1枚のNVIDIA A6000 GPUで訓練。
  - ThinkTwice、DriveAdapter、UniAD、VADは8枚のNVIDIA A100 GPUで訓練。
評価手法:
- クローズドループ評価はSec. 3.2で述べた220のテストルートで実施し、対応する指標を計算。
- 一部のモデルが特定のルートで不適切な挙動を示し（例: バグのある場所に進行）、CARLAがクラッシュする場合は、これらのルートをスコア0として扱う。
付録:
- モデル実装のさらなる詳細についてはAppendix Cを参照。

図・表の参照:

本文には直接的な図や表の参照はないが、Sec. 3.2の220テストルート、およびAppendix C（実装詳細）の参照が含まれている。これらはベースラインモデルのトレーニングおよび評価に密接に関連している。

(Table 3)

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) Table 3: Open-loop and Closed-loop Results of E2E-AD Methods in Bench2Drive. Avg. L2 is averaged over the predictions in 2 seconds under 2Hz. * denotes expert feature distillation. Method Input Open-loop Metric Closed-loop Metric Avg. L2 (meter) ↓ Driving Score ↑ Success Rate(%) ↑ AD-MLP [52] Ego State 3.64 9.14 0.00 UniAD-Tiny [18] Ego State + 6 Camera 0.80 32.00 9.54 UniAD-Base [18] Ego State + 6 Camera 0.73 37.72 9.54 VAD [28] Ego State + 6 Camera 0.91 39.42 10.00 TCP* [48] Ego State + Front Cameras 1.70 23.63 7.72 TCP-ctrl* Ego State + Front Cameras - 18.63 5.45 TCP-traj* Ego State + Front Cameras 1.70 36.78 26.82 ThinkTwice* [26] Ego State + 6 Cameras 0.95 39.88 28.14 DriveAdapter* [24] Ego State + 6 Cameras 1.01 42.91 30.71

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、一般的な推測を回答に混入しない事、元文の記載内容に基づいて忠実に回答、元文量に合わせて回答量は十分長くする事)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載、図・表の参照があれば記載)
⑦表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑫これらの複数の実験から分かったそれぞれの結論を説明下さい。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か:
Table 3では、Bench2Driveフレームワークにおけるエンドツーエンド自動運転（E2E-AD）手法のオープンループおよびクローズドループ評価結果が示されている。各手法について、入力形式（Ego Stateやカメラ数）、オープンループでの軌道予測誤差（Avg. L2）、クローズドループでのDriving ScoreやSuccess Rateなどの性能指標が評価されている。また、いくつかの手法ではエキスパート特徴の蒸留（*マーク）が施されており、その効果も確認されている。

要旨:

目的: Bench2Driveにおける複数のE2E-AD手法をオープンループとクローズドループの両面から評価し、性能比較を行う。
評価指標:
- オープンループ: 軌道予測誤差（Avg. L2, 単位: メートル、2秒間・2Hzで平均化）。値が小さいほど性能が良い。
- クローズドループ: Driving Score（走行スコア）およびSuccess Rate（成功率, %）。値が大きいほど性能が良い。
主要な結果:
1. DriveAdapter*が最も高いDriving Score (42.91)およびSuccess Rate (30.71%)を達成。
2. ThinkTwiceはSuccess RateでDriveAdapterに次ぐ28.14%を記録。
3. 軌道予測誤差（Avg. L2）が最も小さいのはUniAD-Base (0.73m)。
4. 単純なベースライン手法であるAD-MLPはすべての指標で最も低い性能を示した。
5. TCPの派生モデル（TCP-ctrl, TCP-traj）では、軌道予測が可能なTCP-trajがSuccess Rateで他のTCP系モデルを上回る結果を示した（26.82%）。
エキスパート特徴の蒸留の効果: ThinkTwiceやDriveAdapterなどの手法で、Driving ScoreやSuccess Rateが向上している。

図・表の参照:

Table 3: オープンループおよびクローズドループ評価結果を示す。性能比較の基準として重要な表。

⑦表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。

Method	Input	Open-loop Metric	Closed-loop Metric	Remarks
AD-MLP [52]	Ego State	3.64	9.14 (Driving Score)	Lowest performance
UniAD-Tiny [18]	Ego State + 6 Cameras	0.80	32.00 (Driving Score)
UniAD-Base [18]	Ego State + 6 Cameras	0.73	37.72 (Driving Score)	Best Avg. L2
VAD [28]	Ego State + 6 Cameras	0.91	39.42 (Driving Score)
TCP* [48]	Ego State + Front Cameras	1.70	23.63 (Driving Score)
TCP-ctrl*	Ego State + Front Cameras	-	18.63 (Driving Score)
TCP-traj*	Ego State + Front Cameras	1.70	36.78 (Driving Score)	Best among TCP
ThinkTwice* [26]	Ego State + 6 Cameras	0.95	39.88 (Driving Score)	High Success Rate
DriveAdapter* [24]	Ego State + 6 Cameras	1.01	42.91 (Driving Score)	Best overall scores

⑫これらの複数の実験から分かったそれぞれの結論を説明下さい。

エキスパート特徴の蒸留の有効性: ThinkTwiceやDriveAdapterが示す高いSuccess RateやDriving Scoreは、エキスパート特徴蒸留の有効性を示している。この技術により、モデルの計画性能が向上していると考えられる。
入力データの重要性: Ego Stateに加えて複数のカメラデータを使用するモデル（UniAD, VAD, ThinkTwice, DriveAdapter）は、Ego StateのみのAD-MLPよりも軌道予測と運転性能の両面で優れている。
単純なモデルの限界: AD-MLPは最もシンプルなモデルであるが、すべての指標で最も低い性能を示しており、複雑な運転タスクには不十分である。
特定手法の特徴:
- UniADは軌道予測誤差（Avg. L2）が最も小さい一方、クローズドループ性能ではThinkTwiceやDriveAdapterに劣る。
- TCP-traj*はTCP系モデルの中で最も高い成功率（26.82%）を達成しており、計画タスクにおける有用性が示されている。
全体的なベストモデル: DriveAdapter*はすべてのクローズドループ指標で最も高い性能を示し、現時点でBench2Driveでのベースラインモデルとして最も有望である。

(Table 4)

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) Table 4: Multi-Ability Results of E2E-AD Methods. * denotes expert feature distillation. Method Ability (%) ↑ Merging Overtaking Emergency Brake Give Way Traffic Sign Mean AD-MLP [52] 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 UniAD-Tiny [18] 4.11 12.50 14.54 10.00 18.54 11.94 UniAD-Base [18] 9.46 12.50 20.00 30.00 23.03 19.00 VAD [28] 12.50 17.50 14.54 30.00 25.55 20.02 TCP* [48] 8.70 10.00 7.27 10.00 7.95 8.78 TCP-ctrl* 8.57 10.00 3.63 0.00 7.95 6.03 TCP-traj* 24.29 15.00 29.09 50.00 51.67 34.01 ThinkTwice* [26] 26.44 17.50 32.12 50.00 53.65 35.94 DriveAdapter* [24] 29.23 20.00 34.71 50.00 57.21 38.23

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か:
Table 4では、Bench2Driveフレームワークにおいて、エンドツーエンド自動運転（E2E-AD）手法の複数の運転能力（Merging, Overtaking, Emergency Brake, Give Way, Traffic Sign）に対する性能が評価されている。それぞれの能力は成功率（%）で測定され、全体の平均値（Mean）も算出されている。さらに、エキスパート特徴蒸留（*マーク）の有無が性能に及ぼす影響についても評価されている。

要旨:

目的: E2E-AD手法が特定の運転能力（Merging, Overtaking, Emergency Brake, Give Way, Traffic Sign）においてどの程度有効であるかを評価する。
評価指標:
- 各運転能力ごとの成功率（%）。値が高いほどその能力におけるモデルの性能が高いことを示す。
- 平均値（Mean）として、全能力に対する総合的な性能を測定。
主要な結果:
1. DriveAdapter*が全能力の平均値（Mean）で最高値の38.23%を達成し、特にTraffic Sign（57.21%）やGive Way（50.00%）で優れた性能を示した。
2. ThinkTwice*は35.94%の平均性能を記録し、Emergency Brake（32.12%）やTraffic Sign（53.65%）で高いスコアを達成した。
3. TCP-traj*は34.01%の平均性能で、特にGive Way（50.00%）やTraffic Sign（51.67%）で顕著な結果を示した。
4. VADやUniAD-Baseは中程度の性能を示し、平均性能はそれぞれ20.02%および19.00%。
5. 単純なベースライン手法であるAD-MLPはすべての能力で成功率0%を記録し、運転能力の実現に失敗している。
エキスパート特徴蒸留の効果: ThinkTwiceやDriveAdapterが示す高い成功率は、エキスパート特徴蒸留が複数の運転能力において有効であることを示唆している。

図・表の参照:

Table 4: E2E-AD手法の複数運転能力に対する成功率（%）を示す。性能比較の基準として重要な表。

⑦表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。

Method	Merging (%)	Overtaking (%)	Emergency Brake (%)	Give Way (%)	Traffic Sign (%)	Mean (%)	Remarks
AD-MLP [52]	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	Lowest performance
UniAD-Tiny [18]	4.11	12.50	14.54	10.00	18.54	11.94
UniAD-Base [18]	9.46	12.50	20.00	30.00	23.03	19.00
VAD [28]	12.50	17.50	14.54	30.00	25.55	20.02
TCP* [48]	8.70	10.00	7.27	10.00	7.95	8.78
TCP-ctrl*	8.57	10.00	3.63	0.00	7.95	6.03
TCP-traj*	24.29	15.00	29.09	50.00	51.67	34.01	Strong in Give Way, Traffic Sign
ThinkTwice* [26]	26.44	17.50	32.12	50.00	53.65	35.94	High performance overall
DriveAdapter* [24]	29.23	20.00	34.71	50.00	57.21	38.23	Best overall scores

⑫これらの複数の実験から分かったそれぞれの結論を説明下さい。

DriveAdapter*の全体的優位性:
DriveAdapter*は、すべての運転能力で最も高い平均スコア（38.23%）を達成し、特にTraffic Sign（57.21%）やGive Way（50.00%）で他の手法を大きく上回る性能を示した。これは、エキスパート特徴蒸留の効果が十分に発揮された結果である。
ThinkTwice*の堅実な性能:
ThinkTwice*は平均スコア（35.94%）で2位を記録し、Emergency Brake（32.12%）やTraffic Sign（53.65%）において特に優れた結果を示した。この手法もエキスパート特徴蒸留の恩恵を受けている。
TCP-traj*の特定能力での強さ:
TCP-traj*はGive Way（50.00%）やTraffic Sign（51.67%）で高い成功率を示し、特定の運転能力において有効であることが示された。一方で、他の能力ではやや劣る結果が見られた。
エキスパート特徴蒸留の重要性:
ThinkTwiceやDriveAdapterの結果から、エキスパート特徴蒸留が複数の運転能力の向上に寄与していることが明らかである。
シンプルなモデルの限界:
AD-MLPはすべての能力で成功率が0%であり、複雑な運転タスクに対応するには不十分であることが示された。
平均的性能のモデル:
UniAD-BaseやVADは平均性能（19.00%および20.02%）で中程度の結果を示したが、特定の能力で優れた性能は見られなかった。

4.2 Results

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) 4.2 Results In Table 3 and Table 4, we compare baselines E2E-AD methods with both open-loop and closed-loop evaluation, which lead to the following findings: Open-loop metric could indicate model convergence but it fails for advanced comparison.. AD-MLP has a high L2 error and performs extremely bad in closed-loop evaluation while VAD has a low L2 error and a decent closed-loop performance. It shows that we could use L2 error to verify the convergence and fitting status of neural networks, i.e., when the L2 error is very high, there should be something wrong within the system. In this case, AD-MLP does not use raw sensors, which is similar to drive blindly and thus infeasible to fit the dataset. Notably, different from findings in nuScenes [3], AD-MLP fails to achieve decent L2 error in Bench2Drive, due to the better behavior diversity as shown in Fig. 6. On the other hand, UniAD-base has a lower L2 error compared to VAD yet with worse closed-loop performance, aligning with findings in [11 , 34]. Open-loop evaluation ignore the issues including distribution shift [41 ] and causal confusion [12, 24 ] and thus fails to give meaningful comparsion for models with good fitting of dataset, demonstrating the importance of closed-loop evaluation. Expert feature distillation offers important guidance. As pointed out in [6 , 55 ], due to the high-dimensional input space of AD, i.e., multiple images and point clouds, E2E-AD methods tend to overfit. The features from expert, which already possesses strong driving knowledge, could be helpful to mitigate the issue by distillation. As a result, methods (TCP/ThinkTwice/DriveAdapter) with expert feature distillation outperforms those without (VAD/UniAD) by a large margin. However, in the real world setting, it could be difficult to obtain expert features, which worths further study. Interactive behaviors are difficult to learn. All models’ scores of skills regarding strong interaction (Merging, Overtaking, and Emergency Brake) are unsatisfying. It might come from two perspectives: (I) Long-tail issue. Even though we ensure that the number of clips for different scenarios are similar, there are only a few frames within one clip are about interactive behaviors. As a result, it might be challenging for the learning. (II) Imitation learning paradigm. Direct supervised training of control signals or trajectories might fail to give guidance regarding the gaming, thinking, and reasoning process of interaction. More advanced training paradigms could be a promising direction.

Figure 6: Distribution of ego vehicle’s future location. Bench2Drive possesses more turning
trajectories, indicating better action diversity and thus providing better training data and having less
gap between open-loop and closed-loop evaluation.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か:
4.2節では、Bench2Driveフレームワークを用いて、エンドツーエンド自動運転（E2E-AD）手法をオープンループ評価とクローズドループ評価の両方で比較し、その結果と考察について述べている。また、各手法の特徴や課題、評価指標としての有効性についても言及している。特に、エキスパート特徴蒸留の重要性や、対話的な運転行動の学習の難しさについて深掘りしている。

要旨:

オープンループ評価とクローズドループ評価:
- オープンループ評価ではモデルの収束状況（例：L2誤差）を把握できるが、詳細な比較には不適である。
- クローズドループ評価ではモデルの分布シフトや因果的混乱（causal confusion）への対応能力が確認できるため、E2E-AD手法の評価においてより有効である。
- 例: AD-MLPは高いL2誤差を示し、オープンループでもクローズドループでも性能が低い。一方、VADは低いL2誤差を示し、クローズドループ評価でも適切な性能を記録している。
エキスパート特徴蒸留:
- ADの高次元入力（複数の画像やポイントクラウド）がモデルの過学習を引き起こす可能性が高い。
- エキスパート特徴蒸留（TCP/ThinkTwice/DriveAdapterのような手法）は、運転知識を持つエキスパートの特徴を活用することで、過学習の緩和に寄与する。これにより、エキスパート特徴を使用しない手法（VAD/UniAD）を大幅に上回る性能を示している。
- ただし、実世界でエキスパート特徴を取得することは困難であり、この問題はさらなる研究が必要である。
対話的な運転行動の学習の課題:
- Merging, Overtaking, Emergency Brakeといった対話的な行動に関して、すべてのモデルで性能が不満足な結果を示している。
- 理由として以下が挙げられる:
  1. ロングテール問題: シナリオ間でクリップ数を均等にしても、1クリップ内で対話的行動を含むフレーム数は少なく、学習が困難である。
  2. 模倣学習パラダイムの限界: 制御信号や軌道を直接監督する学習では、相互作用における「駆け引き」や「推論」プロセスを十分に学習できない可能性がある。
Bench2Driveの特徴:
- Bench2Driveデータセットはターン軌道を多く含むため、より多様な行動データを提供している。これにより、オープンループ評価とクローズドループ評価のギャップが縮小している（Fig. 6参照）。

図・表の参照:

Table 3: 本節で参照されている比較表（詳細は記載されていない）。
Table 4: クローズドループ評価におけるE2E-AD手法の性能比較（詳細は別途提示されている）。
Figure 6: Bench2Driveデータセットにおける車両の将来位置分布を示す図。ターン軌道が多く含まれている点が示され、行動の多様性と学習データの質が強調されている。

▼質問(人間)
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
問題点、改善点等の記載があれば説明下さい。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
問題点、改善点等の記載

問題点:

オープンループ評価の限界:
- オープンループ評価はモデルの収束やデータセットへの適合を確認する際に有用だが、分布シフトや因果的混乱を無視するため、高度なモデル間の比較には不適である。
- 特に、UniAD-baseは低いL2誤差を示しているにもかかわらず、クローズドループ評価でVADに劣ることから、オープンループ評価の限界が明らかである。
対話的行動の学習困難:
- 対話的行動（Merging, Overtaking, Emergency Brakeなど）のスコアが全モデルで不十分であり、特にAD-MLPではこれらのスコアが0%となっている。
- 問題の原因として、以下の点が挙げられている:
  - ロングテール問題: 対話的行動を含むフレームがデータセット内で少ないため、学習に十分なサンプルが確保できていない。
  - 模倣学習パラダイムの限界: 直接的な制御信号や軌道の監督学習では、相互作用に必要な「推論」や「駆け引き」の能力が不足している。
エキスパート特徴依存の問題:
- エキスパート特徴蒸留を採用した手法（例: ThinkTwice, DriveAdapterなど）は優れた性能を示しているが、実世界ではエキスパート特徴の取得が困難であるため、実装における現実的な制約が存在する。

改善点:

クローズドループ評価の活用:
- クローズドループ評価を積極的に導入し、モデルの性能をより現実的な基準で評価することが重要である。これにより、オープンループ評価で見逃される分布シフトや因果的混乱を考慮に入れた評価が可能になる。
ロングテール問題への対応:
- 対話的行動に関するデータの不足を補うため、データ拡張やシナリオ生成技術を活用することが提案される。例えば、インタラクションを強調した新しいデータセットの収集や、既存データセットの合成による補完が考えられる。
新しい学習パラダイムの導入:
- 模倣学習の限界を克服するため、相互作用を含む複雑な行動を学習できる新しい学習手法の開発が求められる。例えば、強化学習や、因果推論を取り入れた学習パラダイムが挙げられる。
エキスパート特徴の代替手法:
- エキスパート特徴に依存しないモデル設計を追求することが現実的な解決策となる。例えば、データ効率の高いモデルや、自己教師付き学習を活用してエキスパートデータの必要性を低減する方法が考えられる。
データセットのさらなる多様化:
- Bench2Driveがターン軌道を多く含む点は評価されているが、対話的行動やより多様な運転シナリオを含むデータセットの開発が、学習の質向上につながる可能性がある。

これらの問題と改善点に基づき、さらなる研究方向性が示され、E2E-ADモデルの性能向上に寄与する可能性がある。

5 Conclusion

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) 5 Conclusion In this work, we present Bench2Drive, a new benchmark tailed for closed-loop evaluation of end- to-end autonomous driving methods. We open source a fully-annotated large-scale dataset as the official training set and a multi-ability evaluation toolkit for the granular driving skill assessment. State-of-the-art E2E-AD methods are tested in Bench2Drive with their pros and cons evaluated, which provides insights for the future direction. Limitations: Bench2Drive is only in the simulation - CARLA, which could have gaps with real world. Future works might combine generative models to conduct simulation with authentic rendering. Social Impact: Bench2Drive could serve as a platform to validate the skills of a AD system. Before putting into production, more rigorous road tests should be conducted to avoid safety issues.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か:
この章では、新しいエンドツーエンド自動運転（E2E-AD）手法のベンチマークであるBench2Driveの概要、提供するデータセットと評価ツールキット、そして実験結果から得られた知見について述べている。また、Bench2Driveの制限事項、今後の研究の方向性、および社会的影響についても記載している。

要旨:

Bench2Driveの概要:
- Bench2Driveは、エンドツーエンド自動運転手法のクローズドループ評価を目的とした新しいベンチマークである。
- 大規模で完全に注釈付きのトレーニング用データセットを公開し、多様な運転スキルを評価するためのツールキットを提供している。
評価結果:
- Bench2Driveを用いて最先端のE2E-AD手法をテストし、それぞれの長所と短所を評価した。これにより、今後の研究に向けた洞察を得たと述べている。
Bench2Driveの制限事項:
- Bench2DriveはCARLAシミュレーション環境内で構築されているため、現実世界とのギャップが存在する可能性がある。
- 将来的には、生成モデルを活用し、より現実的なレンダリングを伴うシミュレーションを目指すべきである。
社会的影響:
- Bench2Driveは、E2E-ADシステムのスキルを検証するプラットフォームとして利用できる可能性がある。
- 実運用前には、より厳密な実地テストを実施し、安全性に関する問題を回避する必要があると指摘している。

Appendix

同論文の末尾にあるAppendixについては、下記の別記事に記載しました。

あとがき

所感

機械学習についてある程度知っていないと、生成AIに質問しても、その回答内容だけでは理解できないと思います。生成AIの回答は、論文の内容をあまり変えずに、要点をそのまま掻い摘んで回答するような形になっています。(良い意味で論文の要点をそのまま抜き出した形)

分かったこと

分かったこと・注目した点を列挙すると:

Abstract

この論文は、自動運転技術の一つである「エンドツーエンド自動運転（E2E-AD）」の性能評価に焦点を当てている。従来の評価方法では不十分とされている現状を改善し、包括的で公平な評価基準を提供する新しいベンチマーク「Bench2Drive」の提案と実装に関する内容である。

Full Self-Driving (FSD)のための包括的、現実的、公平なテスト環境を提供することを目指し、Bench2Driveを開発。
Bench2Driveは、クローズドループ方式でE2E-ADシステムの多様な能力を評価する最初のベンチマークである。

CARLA v2環境を用いて収集した公式トレーニングデータを提供。このデータは、以下の条件に基づく：
記録された2百万フレームの完全な注釈データ
44種類のインタラクティブなシナリオ（例：割り込み、追い越し、迂回など）
23種類の天候条件（例：晴天、霧、雨など）
12種類の町の環境（例：都市、村、大学など）

1 Introduction

現在の評価方法がE2E-ADシステムの性能を十分に測定できない点に着目し、既存の手法の問題点を整理している。Bench2Driveは、エンドツーエンド自動運転（E2E-AD）システムの性能を包括的かつ公平に評価するために設計されており、特にクローズドループ環境での詳細なスキル評価を目的としている。

E2E-ADの背景
基盤モデルの進展（[2, 37, 51]を参照）により、自動運転分野でE2E-ADシステムが台頭。
モジュールベースのパイプライン（例：認識[31, 33, 35]、予測[22, 23, 25, 27]、計画[21, 11]）に代わり、大量のデータを活用するスケーラブルなアプローチを実現。

代表的なベンチマーク（例：Town05LongやLongest6）
複雑かつインタラクティブな交通状況での運転能力は評価されない。

Leaderboard v2では100点満点中10点未満が一般的。

E2E-AD: End-to-End Autonomous Driving（エンドツーエンド自動運転）。従来のモジュール型パイプラインではなく、データ駆動型で学習する自動運転システム。
nuScenes: 自動運転研究で使用されるデータセットの一つ。記録された運転軌跡やセンサーデータを含むが、小規模で不均衡な点が問題とされている。
L2 Error: 将来の位置予測の精度を示す指標。予測された車両位置と記録された実際の位置とのユークリッド距離を計算することで得られる誤差。
Distribution Shift: モデルがトレーニングデータとは異なる分布を持つ新しいデータに遭遇した際に性能が低下する現象。

公式トレーニングデータセットの特長
Think2Drive [32] モデルを用いて収集された200万枚のフレームを含む。

クローズドループ評価プロトコル：ADシステムの行動が環境に直接影響を与える設定で評価。

既存手法の評価
TCP [48]、ThinkTwice [26]、DriveAdapter [24]、UniAD [18]、VAD [28]、AD-MLP [52]などのベースラインをBench2Driveで実装・評価。

2 Related Work
2.1 Planning Benchmarks

この章では、自動運転システムにおけるプランニング（計画）の評価手法を述べている。

既存ベンチマークの進化:
自動運転システムの評価は、初期のKITTI [14]（認識）やNGSIM/highD [30]（行動予測）から、nuScenes [3]やArgoverse [47]、Waymo [44]などの統合型評価データセットへと進化してきた。

nuScenesの課題:
オープンループ評価が主であり、計画能力の適切な評価が難しいと指摘されている [52, 34, 11]。

nuPlanとWaymaxの課題:
クローズドループ評価を提供するが、評価はバウンディングボックスレベルに限られ、センサーシミュレーションが含まれないためE2E-AD手法には適さない [15, 29]。

CARLA Leaderboardの課題:
Longest6 [8]（CARLA Leaderboard V1の修正版）は基本的なスキル（車線維持、曲がる、衝突回避、信号遵守）のみを評価する。
CARLA Leaderboard V2 [13]はエキスパートデモンストレーションデータが欠如しており、システムレベルでの比較に留まる。アルゴリズムレベルでの公平な比較には不向きである [40, 19]。

Bench2Driveの優位性:
大規模で注釈が豊富な公式トレーニングデータセットを提供し、多能力評価セットを含む。

2.2 End-to-End Autonomous Driving

E2E-ADの歴史的背景:
E2E-ADの概念は1980年代にまでさかのぼる [38]。
近年、ニューラルネットワーク、特にトランスフォーマー [46] の発展によりE2E-ADへの注目が再び高まっている。

最近のE2E-AD手法 [9, 10, 45, 6, 55] は、ニューラルネットワークのスケーリング法則の有効性を示している。

3 Bench2Drive

本節では、Bench2Driveの構成要素について記載している。

Bench2Driveの構成要素:
公式トレーニングデータセット:
CARLAシミュレーターを用いて収集。
大規模で完全にアノテーションされたデータセットを提供。
評価ツールキット:
運転スキルを詳細かつ粒度高く評価するために設計されたツール。
最先端のE2E-AD手法の実装:
提供されるトレーニングデータセットと評価ツールキットに適合した複数の手法を実装。

GitHubおよびHuggingface上で利用可能。

3.1 Expert Dataset

本節では、Bench2Driveの公式トレーニングセットである「Expert Dataset」について記載している。

データセットの構成:
アノテーション: 3Dバウンディングボックス、深度、セマンティックセグメンテーションを含む完全なアノテーションが付与され、10 Hzでサンプリングされている。
専門家モデルの情報: Think2Driveモデル（[32]）からの価値推定と特徴情報も提供。

センサ構成（nuScenesに基づく）:
LiDAR: 64チャネル、85メートル範囲、600,000ポイント/秒
カメラ: 6台（周囲カバー）、解像度900x1600、JPEG圧縮（品質レベル20）
レーダー: 5台（100メートル範囲、水平・垂直FoV30°）
IMU & GNSS: 位置、ヨー角、速度、加速度、角速度
BEVカメラ: デバッグ、可視化、リモートセンシング
HDマップ: 車線、センターライン、トポロジー、信号や停止標識のトリガーエリア

各運転スキルを個別に学習するためのカリキュラム学習（[43]）を可能に。

計算能力に応じた3種類のデータセットを設計:
mini: 10クリップ（デバッグと可視化用）
base: 1,000クリップ（8xRTX3090サーバー向け、nuScenesに匹敵）
full: 10,000クリップ（大規模研究向け）

3.2 Multi-Ability Evaluation

この節では、Bench2Driveの「Multi-Ability Evaluation（多能力評価）」フレームワークに関する詳細が記載されている。

5つの都市運転スキル（Merging, Overtaking, Give Way, Traffic Sign, Emergency Brake）を定義し、それぞれのスコアを個別に評価。

成功率（Success Rate）と運転スコア（Driving Score）の2つの評価指標を設計。
成功率 (Success Rate): 制限時間内に交通違反なしで目的地に到達したルートの割合。
運転スコア (Driving Score): CARLAの公式指標を参考にし、ルート達成度と違反の重み付けペナルティを統合して算出。

(Table 2)

Table 2は、Bench2Driveの「Multi-Ability Evaluation」における5つの高度な運転スキル（Merging, Overtaking, Emergency Brake, Give Way, Traffic Sign）と、それに対応する具体的なシナリオを記載している。

5つのスキルセットと、それぞれに対応する多様なシナリオ:
Merging（合流）: 交通流への合流や車線変更を含む、15種類のシナリオ。
Overtaking（追い越し）: 障害物や停車車両を回避して追い越す、8種類のシナリオ。
Emergency Brake（緊急ブレーキ）: 交通状況や突発的な障害物への即応能力を評価する、12種類のシナリオ。
Give Way（優先権の譲渡）: 緊急車両や他車両への優先権の譲渡を伴う、2種類のシナリオ。
Traffic Sign（交通標識の遵守）: 標識や信号に基づく運転行動を評価する、17種類のシナリオ。

4 Experiments
4.1 Baselines & Datasets

本文は、Bench2Driveフレームワーク内で実装されたエンドツーエンド自動運転（E2E-AD）手法のベースラインモデルおよび、これらのモデルを評価するためのデータセットについて述べている。

Bench2Driveで実装した代表的なE2E-AD手法:
UniAD ([18]): PerceptionとPredictionを明示的に実行し、Transformer Queryを利用して情報を伝達。
BEVFormer ([33]): UniADとともに実装された一般的な手法。
VAD ([28]): Transformer Queryを採用し、ベクトル化されたシーン表現で効率性を向上。
AD-MLP ([52]): 車両の過去の状態をMLPに入力して未来の軌道を予測するシンプルなベースライン。
TCP ([49]): 前方カメラと車両の状態を入力に使用して軌道と制御信号を予測する。
ThinkTwice ([26]): 粗から精への段階的なルート計画の改良とエキスパート特徴の蒸留を提案。
DriveAdapter ([24]): PerceptionとPlanningの学習を分離し、アダプターモジュールで結合する新しいパラダイム。

ベースラインモデルのトレーニングには、Bench2Driveのベースサブセット（1,000クリップ）を使用。

一部のモデルが特定のルートで不適切な挙動を示し（例: バグのある場所に進行）、CARLAがクラッシュする場合は、これらのルートをスコア0として扱う。

(Table 3)

Table 3では、Bench2Driveフレームワークにおけるエンドツーエンド自動運転（E2E-AD）手法のオープンループおよびクローズドループ評価結果が示されている。

目的: Bench2Driveにおける複数のE2E-AD手法をオープンループとクローズドループの両面から評価し、性能比較を行う。
評価指標:
オープンループ: 軌道予測誤差（Avg. L2, 単位: メートル、2秒間・2Hzで平均化）。値が小さいほど性能が良い。
クローズドループ: Driving Score（走行スコア）およびSuccess Rate（成功率, %）。値が大きいほど性能が良い。

(Table 4)

Table 4では、Bench2Driveフレームワークにおいて、エンドツーエンド自動運転（E2E-AD）手法の複数の運転能力（Merging, Overtaking, Emergency Brake, Give Way, Traffic Sign）に対する性能が評価されている。

目的: E2E-AD手法が特定の運転能力（Merging, Overtaking, Emergency Brake, Give Way, Traffic Sign）においてどの程度有効であるかを評価する。
評価指標:
各運転能力ごとの成功率（%）。値が高いほどその能力におけるモデルの性能が高いことを示す。

4.2 Results

4.2節では、Bench2Driveフレームワークを用いて、エンドツーエンド自動運転（E2E-AD）手法をオープンループ評価とクローズドループ評価の両方で比較し、その結果と考察について述べている。

クローズドループ評価ではモデルの分布シフトや因果的混乱（causal confusion）への対応能力が確認できるため、E2E-AD手法の評価においてより有効である。

VADは低いL2誤差を示し、クローズドループ評価でも適切な性能を記録している。

ADの高次元入力（複数の画像やポイントクラウド）がモデルの過学習を引き起こす可能性が高い。
エキスパート特徴蒸留（TCP/ThinkTwice/DriveAdapterのような手法）は、運転知識を持つエキスパートの特徴を活用することで、過学習の緩和に寄与する。これにより、エキスパート特徴を使用しない手法（VAD/UniAD）を大幅に上回る性能を示している。

実世界でエキスパート特徴を取得することは困難であり、この問題はさらなる研究が必要である。

Merging, Overtaking, Emergency Brakeといった対話的な行動に関して、すべてのモデルで性能が不満足な結果を示している。
ロングテール問題: シナリオ間でクリップ数を均等にしても、1クリップ内で対話的行動を含むフレーム数は少なく、学習が困難である。
模倣学習パラダイムの限界: 制御信号や軌道を直接監督する学習では、相互作用における「駆け引き」や「推論」プロセスを十分に学習できない可能性がある。

5 Conclusion

Bench2Driveの制限事項:
Bench2DriveはCARLAシミュレーション環境内で構築されているため、現実世界とのギャップが存在する可能性がある。
将来的には、生成モデルを活用し、より現実的なレンダリングを伴うシミュレーションを目指すべきである。

Bench2Driveは、E2E-ADシステムのスキルを検証するプラットフォームとして利用できる可能性がある。
実運用前には、より厳密な実地テストを実施し、安全性に関する問題を回避する必要があると指摘している。

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