論文の概要: Temporally-Continuous Probabilistic Prediction using Polynomial Trajectory Parameterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00399v1
• Date: Sun, 1 Nov 2020 01:51:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 23:29:16.563755
• Title: Temporally-Continuous Probabilistic Prediction using Polynomial Trajectory Parameterization
• Title（参考訳）: 多項式軌道パラメタライゼーションを用いた時間連続確率予測
• Authors: Zhaoen Su, Chao Wang, Henggang Cui, Nemanja Djuric, Carlos Vallespi-Gonzalez, David Bradley
• Abstract要約: アクターの動作予測に一般的に使用される表現は、各アクターが個別の将来の時間ポイントで行う一連のウェイポイントである。 このアプローチは単純で柔軟であるが、中間時間ステップで非現実的な高次微分や近似誤差を示すことができる。 本稿では,軌道パラメータ化に基づく時間的連続軌道予測のための簡易かつ汎用的な表現を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.896275507449936
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A commonly-used representation for motion prediction of actors is a sequence of waypoints (comprising positions and orientations) for each actor at discrete future time-points. While this approach is simple and flexible, it can exhibit unrealistic higher-order derivatives (such as acceleration) and approximation errors at intermediate time steps. To address this issue we propose a simple and general representation for temporally continuous probabilistic trajectory prediction that is based on polynomial trajectory parameterization. We evaluate the proposed representation on supervised trajectory prediction tasks using two large self-driving data sets. The results show realistic higher-order derivatives and better accuracy at interpolated time-points, as well as the benefits of the inferred noise distributions over the trajectories. Extensive experimental studies based on existing state-of-the-art models demonstrate the effectiveness of the proposed approach relative to other representations in predicting the future motions of vehicle, bicyclist, and pedestrian traffic actors.
• Abstract（参考訳）: アクタの動き予測のための一般的な表現は、各アクタの個々の将来の時点における経路点(位置と向き)の列である。 このアプローチは単純で柔軟であるが、中間時間ステップで非現実的な高次微分(加速など)や近似誤差を示すことができる。 この問題に対処するために,多項式軌道パラメタライゼーションに基づく時間的連続確率的軌道予測のためのシンプルで一般的な表現を提案する。 2つの大規模自動運転データセットを用いて、教師付き軌道予測タスクにおける提案した表現を評価する。 その結果, トラジェクタ上の推定雑音分布の利点に加え, 補間時間における現実的な高次導関数と精度の向上が示された。 既存の最先端モデルに基づく広範な実験研究は、車、自転車、歩行者の交通機関の将来の動きを予測する際に、他の表現に対する提案手法の有効性を示している。

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