論文の概要: Physically constrained short-term vehicle trajectory forecasting with naive semantic maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05159v1
• Date: Tue, 9 Jun 2020 09:52:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 13:17:04.472409
• Title: Physically constrained short-term vehicle trajectory forecasting with naive semantic maps
• Title（参考訳）: ナイーブ・セマンティクスマップを用いた物理的制約付き短期車両軌道予測
• Authors: Albert Dulian and John C. Murray
• Abstract要約: 本稿では,エージェントの一般的な動きだけでなく,意味地図から関連する道路特徴を抽出する学習モデルを提案する。 我々は,道路境界を考慮した将来の動きを予測できるだけでなく,当初の訓練よりも長い時間的地平線の軌道を効果的かつ正確に予測できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.85316573653194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Urban environments manifest a high level of complexity, and therefore it is of vital importance for safety systems embedded within autonomous vehicles (AVs) to be able to accurately predict the short-term future motion of nearby agents. This problem can be further understood as generating a sequence of future coordinates for a given agent based on its past motion data e.g. position, velocity, acceleration etc, and whilst current approaches demonstrate plausible results they have a propensity to neglect a scene's physical constrains. In this paper we propose the model based on a combination of the CNN and LSTM encoder-decoder architecture that learns to extract a relevant road features from semantic maps as well as general motion of agents and uses this learned representation to predict their short-term future trajectories. We train and validate the model on the publicly available dataset that provides data from urban areas, allowing us to examine it in challenging and uncertain scenarios. We show that our model is not only capable of anticipating future motion whilst taking into consideration road boundaries, but can also effectively and precisely predict trajectories for a longer time horizon than initially trained for.
• Abstract（参考訳）: 都市環境は高いレベルの複雑さを示すため、近くのエージェントの短期的な動きを正確に予測できることは、自動運転車(AV)に埋め込まれた安全システムにとって極めて重要である。 この問題は、例えば、位置、速度、加速度などの過去の動きデータに基づいて、与えられたエージェントの将来の座標列を生成し、現在のアプローチでは、シーンの物理的制約を無視する確率が妥当であることを示す。 本稿では, cnn と lstm エンコーダ・デコーダ・アーキテクチャの組み合わせに基づくモデルを提案し, 意味地図から関連する道路特徴を抽出し, エージェントの一般動作を学習し, この学習表現を用いて, 短期的将来の軌跡を予測する。 私たちは、都市部からのデータを提供する公開データセット上でモデルをトレーニングし、検証し、挑戦的で不確実なシナリオでそれを検証します。 我々は,道路境界を考慮した将来の動きを予測できるだけでなく,当初の訓練よりも長い時間的地平線の軌道を効果的かつ正確に予測できることを示した。

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