論文の概要: Variational Autoencoder-Based Vehicle Trajectory Prediction with an Interpretable Latent Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13726v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 10:15:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-26 13:33:07.469143
• Title: Variational Autoencoder-Based Vehicle Trajectory Prediction with an Interpretable Latent Space
• Title（参考訳）: 可変遅延空間を用いた変分オートエンコーダに基づく車両軌道予測
• Authors: Marion Neumeier, Andreas Tollk\"uhn, Thomas Berberich and Michael Botsch
• Abstract要約: 本稿では,車両軌道予測のための教師なし・エンドツーエンドの学習可能なニューラルネットワークであるdescriptive variational autoencoder (dvae)について述べる。 提案モデルは同様の予測精度を提供するが、解釈可能な潜在空間を持つことの利点がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces the Descriptive Variational Autoencoder (DVAE), an unsupervised and end-to-end trainable neural network for predicting vehicle trajectories that provides partial interpretability. The novel approach is based on the architecture and objective of common variational autoencoders. By introducing expert knowledge within the decoder part of the autoencoder, the encoder learns to extract latent parameters that provide a graspable meaning in human terms. Such an interpretable latent space enables the validation by expert defined rule sets. The evaluation of the DVAE is performed using the publicly available highD dataset for highway traffic scenarios. In comparison to a conventional variational autoencoder with equivalent complexity, the proposed model provides a similar prediction accuracy but with the great advantage of having an interpretable latent space. For crucial decision making and assessing trustworthiness of a prediction this property is highly desirable.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,車両軌道予測のための教師なし・エンドツーエンド学習可能なニューラルネットワークであるdescriptive variational autoencoder (dvae)について述べる。 この新しいアプローチは、共通の変分オートエンコーダのアーキテクチャと目的に基づいている。 オートエンコーダのデコーダ部に専門家の知識を導入することにより、エンコーダは人間の言葉で把握可能な意味を提供する潜在パラメータを抽出する。 このような解釈可能な潜在空間は、専門家定義規則セットによる検証を可能にする。 DVAEの評価は、ハイウェイ交通シナリオのための公開高Dデータセットを用いて行われる。 従来の変分オートエンコーダと同等の複雑性を比較すれば、提案モデルは同様の予測精度を提供するが、解釈可能な潜在空間を持つことの利点がある。 重要な意思決定と予測の信頼性を評価するためには、この性質が非常に望ましい。

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