論文の概要: Open-set Intersection Intention Prediction for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00140v1
• Date: Sat, 27 Feb 2021 06:38:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 16:08:25.624031
• Title: Open-set Intersection Intention Prediction for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律運転におけるオープンセット区間意図予測
• Authors: Fei Li, Xiangxu Li, Shiwei Fan, Hongbo Zhang and Jun Luo
• Abstract要約: 交点における意図の予測をオープンセット予測問題として定式化する。 空間時間グラフ表現の下での交差構造に対応する地図中心の特徴を捉える。 2つのmaam (mutually auxiliary attention module) を用いて,マップ中心の特徴空間における交叉要素に最もよくマッチする目標を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.494867137826397
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intention prediction is a crucial task for Autonomous Driving (AD). Due to the variety of size and layout of intersections, it is challenging to predict intention of human driver at different intersections, especially unseen and irregular intersections. In this paper, we formulate the prediction of intention at intersections as an open-set prediction problem that requires context specific matching of the target vehicle state and the diverse intersection configurations that are in principle unbounded. We capture map-centric features that correspond to intersection structures under a spatial-temporal graph representation, and use two MAAMs (mutually auxiliary attention module) that cover respectively lane-level and exitlevel intentions to predict a target that best matches intersection elements in map-centric feature space. Under our model, attention scores estimate the probability distribution of the openset intentions that are contextually defined by the structure of the current intersection. The proposed model is trained and evaluated on simulated dataset. Furthermore, the model, trained on simulated dataset and without any fine tuning, is directly validated on in-house real-world dataset collected at 98 realworld intersections and exhibits satisfactory performance,demonstrating the practical viability of our approach.
• Abstract（参考訳）: 意図予測は自律運転(AD)にとって重要な課題である。 交差点のサイズとレイアウトの多様性のために、異なる交差点、特に見えないと不規則な交差点で人間のドライバーの意図を予測することは困難です。 本稿では,目標車両状態のコンテキスト特異的なマッチングと,原則的に非有界な多様な交差点構成を必要とするオープンセット予測問題として,交差点における意図の予測を定式化する。 空間-時間グラフ表現下の交叉構造に対応するマップ中心の特徴を捉え,レーンレベルと出口レベルのそれぞれをカバーする2つのmaam (mutually auxiliary attention module) を用いて,マップ中心の特徴空間の交叉要素に最適な目標を予測する。 本モデルでは,現在の交差点の構造によって文脈的に定義されるオープンセット意図の確率分布を注意スコアで推定する。 提案モデルはシミュレーションデータセット上でトレーニングされ評価される。 さらに,実世界の98の交差点で収集した実世界のデータセット上で,シミュレーションデータセットでトレーニングされたモデルを直接検証し,本手法の実用性について検討した。

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