論文の概要: Action Sequence Predictions of Vehicles in Urban Environments using Map and Social Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14251v1
• Date: Wed, 29 Apr 2020 14:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 14:28:28.719908
• Title: Action Sequence Predictions of Vehicles in Urban Environments using Map and Social Context
• Title（参考訳）: 地図と社会的コンテキストを用いた都市環境における車両の行動系列予測
• Authors: Jan-Nico Zaech, Dengxin Dai, Alexander Liniger, Luc Van Gool
• Abstract要約: 本研究は、現実の運転シナリオにおける周辺車両の今後の行動の順序を予測する問題について研究する。 最初のコントリビューションは、現実世界の運転シナリオに記録された軌跡をHDマップの助けを借りてアクションシーケンスに変換する自動手法である。 第2のコントリビューションは、よく知られたトラフィックエージェント追跡と予測データセットArgoverseへのメソッドの適用であり、結果として228,000のアクションシーケンスが生成される。 第3のコントリビューションは,交通エージェント,地図情報,社会状況の過去の位置と速度を,単一エンドツーエンドのトレーニング可能なニューラルネットワークに統合して,新たな行動シーケンス予測手法を提案することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 152.0714518512966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work studies the problem of predicting the sequence of future actions for surround vehicles in real-world driving scenarios. To this aim, we make three main contributions. The first contribution is an automatic method to convert the trajectories recorded in real-world driving scenarios to action sequences with the help of HD maps. The method enables automatic dataset creation for this task from large-scale driving data. Our second contribution lies in applying the method to the well-known traffic agent tracking and prediction dataset Argoverse, resulting in 228,000 action sequences. Additionally, 2,245 action sequences were manually annotated for testing. The third contribution is to propose a novel action sequence prediction method by integrating past positions and velocities of the traffic agents, map information and social context into a single end-to-end trainable neural network. Our experiments prove the merit of the data creation method and the value of the created dataset - prediction performance improves consistently with the size of the dataset and shows that our action prediction method outperforms comparing models.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、実世界の運転シナリオにおける周辺車両の将来の行動の系列予測の問題を研究するものである。 この目的のために、私たちは3つの主要な貢献をします。 最初の貢献は、現実世界の運転シナリオに記録された軌跡をHDマップの助けを借りてアクションシーケンスに変換する自動手法である。 この方法は大規模運転データからこのタスクの自動データセット作成を可能にする。 2つめの貢献は、よく知られたトラヒックエージェントの追跡と予測データセットargoverseに適用し、228,000のアクションシーケンスを生成することです。 さらに、2,245のアクションシーケンスが手動でアノテートされた。 第3のコントリビューションは,交通エージェント,地図情報,社会状況の過去の位置と速度を,単一エンドツーエンドのトレーニング可能なニューラルネットワークに統合して,新たな行動シーケンス予測手法を提案することである。 本実験は,データ生成法と生成したデータセットの値のメリットを実証する。予測性能はデータセットのサイズと一貫して向上し,提案手法が比較モデルを上回ることを示す。

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