論文の概要: Trajectron++: Dynamically-Feasible Trajectory Forecasting With Heterogeneous Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.03093v5
• Date: Wed, 13 Jan 2021 18:53:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 05:43:33.899054
• Title: Trajectron++: Dynamically-Feasible Trajectory Forecasting With Heterogeneous Data
• Title（参考訳）: Trajectron++: 異種データによる動的に実現可能なトラジェクトリ予測
• Authors: Tim Salzmann, Boris Ivanovic, Punarjay Chakravarty, Marco Pavone
• Abstract要約: 人間の動きに関する推論は、安全で社会的に認識されたロボットナビゲーションにとって重要な前提条件である。 我々は,多種多様なエージェントの軌道を予測できるモジュール型グラフ構造化リカレントモデルであるTrajectron++を提案する。 実世界の軌道予測データセットにおいて,その性能を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.176411554794214
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reasoning about human motion is an important prerequisite to safe and socially-aware robotic navigation. As a result, multi-agent behavior prediction has become a core component of modern human-robot interactive systems, such as self-driving cars. While there exist many methods for trajectory forecasting, most do not enforce dynamic constraints and do not account for environmental information (e.g., maps). Towards this end, we present Trajectron++, a modular, graph-structured recurrent model that forecasts the trajectories of a general number of diverse agents while incorporating agent dynamics and heterogeneous data (e.g., semantic maps). Trajectron++ is designed to be tightly integrated with robotic planning and control frameworks; for example, it can produce predictions that are optionally conditioned on ego-agent motion plans. We demonstrate its performance on several challenging real-world trajectory forecasting datasets, outperforming a wide array of state-of-the-art deterministic and generative methods.
• Abstract（参考訳）: 人間の動きに関する推論は、安全で社会的に認識されたロボットナビゲーションにとって重要な前提条件である。 その結果、マルチエージェント行動予測は、自動運転車のような現代の人間ロボットインタラクティブシステムの中核となる。 軌道予測には多くの方法が存在するが、その多くは動的制約を強制せず、環境情報(例えば地図)を説明できない。 この目的に向けて,多種多様なエージェントのトラジェクタを予測し,エージェントのダイナミクスと異種データ(意味マップなど)を組み込む,モジュラーなグラフ構造リカレントモデルtrajectron++を提案する。 Trajectron++は、ロボット計画とコントロールフレームワークと密に統合されるように設計されている。 実世界の軌道予測データセットにおいて,その性能を実証し,最先端の決定論的および生成的手法よりも優れた性能を示す。

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