論文の概要: Scalable nonparametric Bayesian learning for heterogeneous and dynamic velocity fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07695v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 17:45:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 15:55:14.209429
• Title: Scalable nonparametric Bayesian learning for heterogeneous and dynamic velocity fields
• Title（参考訳）: 不均一および動的速度場に対するスケーラブルな非パラメトリックベイズ学習
• Authors: Sunrit Chakraborty, Aritra Guha, Rayleigh Lei, XuanLong Nguyen
• Abstract要約: 速度場データの不均一および動的パターンを学習するモデルを開発した。 複雑な多車間相互作用のNGSIMデータセットに対して,本手法の有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.744017403796406
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Analysis of heterogeneous patterns in complex spatio-temporal data finds usage across various domains in applied science and engineering, including training autonomous vehicles to navigate in complex traffic scenarios. Motivated by applications arising in the transportation domain, in this paper we develop a model for learning heterogeneous and dynamic patterns of velocity field data. We draw from basic nonparameric Bayesian modeling elements such as hierarchical Dirichlet process and infinite hidden Markov model, while the smoothness of each homogeneous velocity field element is captured with a Gaussian process prior. Of particular focus is a scalable approximate inference method for the proposed model; this is achieved by employing sequential MAP estimates from the infinite HMM model and an efficient sequential GP posterior computation technique, which is shown to work effectively on simulated data sets. Finally, we demonstrate the effectiveness of our techniques to the NGSIM dataset of complex multi-vehicle interactions.
• Abstract（参考訳）: 複雑な時空間データにおける異種パターンの分析は、複雑な交通シナリオをナビゲートする自動運転車のトレーニングを含む、応用科学とエンジニアリングのさまざまな領域での使用法を見つけます。 本稿では,輸送領域で発生する応用を動機として,速度場データの不均一かつ動的パターンを学習するモデルを提案する。 階層的ディリクレ過程や無限隠れマルコフモデルのような基本的な非平行ベイズモデリング要素から導出し、各均質な速度場要素の滑らかさはガウス過程によって事前にキャプチャされる。 特に,提案モデルに対して,無限HMMモデルからの逐次MAP推定と,シミュレーションされたデータセットに効果的に作用する効率的な逐次GP後続計算手法を用いることにより,拡張性のある近似推定手法を実現する。 最後に、複雑なマルチ車両インタラクションのNGSIMデータセットに対する当社の技術の有効性を実証します。

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