論文の概要: What-If Motion Prediction for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10587v1
• Date: Mon, 24 Aug 2020 17:49:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 09:16:09.617169
• Title: What-If Motion Prediction for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律走行のためのwhat-ifモーション予測
• Authors: Siddhesh Khandelwal, William Qi, Jagjeet Singh, Andrew Hartnett, Deva Ramanan
• Abstract要約: 生存可能なソリューションは、道路レーンのような静的な幾何学的文脈と、複数のアクターから生じる動的な社会的相互作用の両方を考慮しなければならない。 本稿では,解釈可能な幾何学的(アクター・レーン)と社会的(アクター・アクター)の関係を持つグラフに基づく注意的アプローチを提案する。 提案モデルでは,道路レーンやマルチアクターの相互作用を仮定的に,あるいは「何」かで予測できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.338520347197765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Forecasting the long-term future motion of road actors is a core challenge to the deployment of safe autonomous vehicles (AVs). Viable solutions must account for both the static geometric context, such as road lanes, and dynamic social interactions arising from multiple actors. While recent deep architectures have achieved state-of-the-art performance on distance-based forecasting metrics, these approaches produce forecasts that are predicted without regard to the AV's intended motion plan. In contrast, we propose a recurrent graph-based attentional approach with interpretable geometric (actor-lane) and social (actor-actor) relationships that supports the injection of counterfactual geometric goals and social contexts. Our model can produce diverse predictions conditioned on hypothetical or "what-if" road lanes and multi-actor interactions. We show that such an approach could be used in the planning loop to reason about unobserved causes or unlikely futures that are directly relevant to the AV's intended route.
• Abstract（参考訳）: 安全自動運転車(AV)の展開において、道路アクターの長期的な動きを予測することは、中核的な課題である。 実行可能な解決策は、道路レーンのような静的な幾何学的コンテキストと、複数のアクターから生じる動的な社会的相互作用の両方を考慮しなければならない。 最近のディープアーキテクチャは距離ベースの予測メトリクスで最先端のパフォーマンスを達成しているが、これらのアプローチはavの意図した動作計画によらず予測される予測を生成する。 対照的に, 解釈可能な幾何学的(アクタレーン)と, 反事実的幾何学的目標と社会的文脈の注入を支援する社会的(アクタ-アクタ)関係を用いた, 繰り返しグラフに基づく注意的アプローチを提案する。 提案モデルでは,道路レーンやマルチアクターの相互作用を仮定的に,あるいは「何」かで予測できる。 このようなアプローチは計画ループにおいて、AVの意図する経路に直接関係する観測されていない原因や、ありそうもない未来を推論するために使用できることを示す。

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