論文の概要: Robust Trajectory Forecasting for Multiple Intelligent Agents in Dynamic Scene

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13133v1
• Date: Wed, 27 May 2020 02:32:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 08:38:00.087321
• Title: Robust Trajectory Forecasting for Multiple Intelligent Agents in Dynamic Scene
• Title（参考訳）: 動的シーンにおける複数のインテリジェントエージェントのロバスト軌道予測
• Authors: Yanliang Zhu, Dongchun Ren, Mingyu Fan, Deheng Qian, Xin Li, Huaxia Xia
• Abstract要約: 動的シーンにおける複数エージェントのロバストな軌道予測手法を提案する。 提案手法は予測精度の点で最先端の予測手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.91073327154494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trajectory forecasting, or trajectory prediction, of multiple interacting agents in dynamic scenes, is an important problem for many applications, such as robotic systems and autonomous driving. The problem is a great challenge because of the complex interactions among the agents and their interactions with the surrounding scenes. In this paper, we present a novel method for the robust trajectory forecasting of multiple intelligent agents in dynamic scenes. The proposed method consists of three major interrelated components: an interaction net for global spatiotemporal interactive feature extraction, an environment net for decoding dynamic scenes (i.e., the surrounding road topology of an agent), and a prediction net that combines the spatiotemporal feature, the scene feature, the past trajectories of agents and some random noise for the robust trajectory prediction of agents. Experiments on pedestrian-walking and vehicle-pedestrian heterogeneous datasets demonstrate that the proposed method outperforms the state-of-the-art prediction methods in terms of prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: 動的シーンにおける複数の相互作用エージェントの軌道予測(トラジェクティブ予測)は、ロボットシステムや自律運転など多くのアプリケーションにとって重要な問題である。 この問題は、エージェント間の複雑な相互作用と周囲のシーンとの相互作用のため、大きな課題である。 本稿では,動的シーンにおける複数の知的エージェントのロバストな軌道予測手法を提案する。 提案手法は3つの主要な相互関連成分からなる:グローバル時空間対話的特徴抽出のための相互作用ネット、動的シーン(すなわち、エージェントの周囲の道路トポロジー)をデコードする環境ネット、および、時空間特徴、シーン特徴、エージェントの過去の軌跡、エージェントのロバストな軌道予測のためのいくつかのランダムノイズを組み合わせた予測ネット。 歩行者歩行と車道不均質データセットを用いた実験により,提案手法が予測精度の面で最先端予測手法を上回っていることが示された。

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