論文の概要: Probabilistic Multi-modal Trajectory Prediction with Lane Attention for Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02574v1
• Date: Mon, 6 Jul 2020 07:57:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 03:04:08.073953
• Title: Probabilistic Multi-modal Trajectory Prediction with Lane Attention for Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: 自律走行車両のレーン注意による確率的多モード軌道予測
• Authors: Chenxu Luo, Lin Sun, Dariush Dabiri, Alan Yuille
• Abstract要約: 軌道予測は自動運転車にとって不可欠である。 レーン表現のための新しいインスタンス認識表現を提案する。 提案したレーン表現とレーンアテンションモジュールは,広く使用されているエンコーダデコーダフレームワークに統合可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.485790589381704
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trajectory prediction is crucial for autonomous vehicles. The planning system not only needs to know the current state of the surrounding objects but also their possible states in the future. As for vehicles, their trajectories are significantly influenced by the lane geometry and how to effectively use the lane information is of active interest. Most of the existing works use rasterized maps to explore road information, which does not distinguish different lanes. In this paper, we propose a novel instance-aware representation for lane representation. By integrating the lane features and trajectory features, a goal-oriented lane attention module is proposed to predict the future locations of the vehicle. We show that the proposed lane representation together with the lane attention module can be integrated into the widely used encoder-decoder framework to generate diverse predictions. Most importantly, each generated trajectory is associated with a probability to handle the uncertainty. Our method does not suffer from collapsing to one behavior modal and can cover diverse possibilities. Extensive experiments and ablation studies on the benchmark datasets corroborate the effectiveness of our proposed method. Notably, our proposed method ranks third place in the Argoverse motion forecasting competition at NeurIPS 2019.
• Abstract（参考訳）: 軌道予測は自動運転車にとって不可欠である。 計画システムは、周囲のオブジェクトの現在の状態を知るだけでなく、将来その状態も知る必要がある。 車両の場合、その軌道は車線幾何学に大きく影響され、車線情報を効果的に活用する方法は活発である。 既存の作品の多くは道路情報を探索するためにラスタライズドマップを使用しており、異なる車線を区別していない。 本稿では,レーン表現のための新しいインスタンス認識表現を提案する。 車線特徴と軌道特徴を統合することにより,車両の将来の位置を予測するために,目標指向車線注意モジュールを提案する。 提案したレーン表現とレーンアテンションモジュールは,広く使用されているエンコーダデコーダフレームワークに統合され,多様な予測が可能であることを示す。 最も重要なことに、生成された各軌道は不確実性を扱う確率に関連付けられている。 本手法は, 1つの行動モードに崩壊することなく, 様々な可能性をカバーすることができる。 ベンチマークデータセットの大規模な実験とアブレーション研究は,提案手法の有効性を裏付けるものである。 特に,提案手法はneurips 2019のargoverse motion forecasting competitionで3位にランクインした。

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