論文の概要: AgentFormer: Agent-Aware Transformers for Socio-Temporal Multi-Agent Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14023v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 17:59:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-26 13:55:07.613421
• Title: AgentFormer: Agent-Aware Transformers for Socio-Temporal Multi-Agent Forecasting
• Title（参考訳）: AgentFormer: ソシオテンポラルマルチエージェント予測のためのエージェント認識変換器
• Authors: Ye Yuan, Xinshuo Weng, Yanglan Ou, Kris Kitani
• Abstract要約: 我々は、時間と社会的次元を共同でモデル化する新しいトランスフォーマー、AgentFormerを提案する。 エージェントフォーマに基づいて,任意のエージェントの特徴に任意の時間ステップで対応可能なマルチエージェント軌道予測モデルを提案する。 提案手法は,歩行者および自律運転用データセットにおける技術状況を大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.151713845738335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting accurate future trajectories of multiple agents is essential for autonomous systems, but is challenging due to the complex agent interaction and the uncertainty in each agent's future behavior. Forecasting multi-agent trajectories requires modeling two key dimensions: (1) time dimension, where we model the influence of past agent states over future states; (2) social dimension, where we model how the state of each agent affects others. Most prior methods model these two dimensions separately; e.g., first using a temporal model to summarize features over time for each agent independently and then modeling the interaction of the summarized features with a social model. This approach is suboptimal since independent feature encoding over either the time or social dimension can result in a loss of information. Instead, we would prefer a method that allows an agent's state at one time to directly affect another agent's state at a future time. To this end, we propose a new Transformer, AgentFormer, that jointly models the time and social dimensions. The model leverages a sequence representation of multi-agent trajectories by flattening trajectory features across time and agents. Since standard attention operations disregard the agent identity of each element in the sequence, AgentFormer uses a novel agent-aware attention mechanism that preserves agent identities by attending to elements of the same agent differently than elements of other agents. Based on AgentFormer, we propose a stochastic multi-agent trajectory prediction model that can attend to features of any agent at any previous timestep when inferring an agent's future position. The latent intent of all agents is also jointly modeled, allowing the stochasticity in one agent's behavior to affect other agents. Our method significantly improves the state of the art on well-established pedestrian and autonomous driving datasets.
• Abstract（参考訳）: 複数のエージェントの正確な将来の軌跡を予測することは自律システムには不可欠であるが、複雑なエージェントの相互作用と各エージェントの将来の行動の不確実性のために困難である。 マルチエージェントトラジェクタの予測には,(1)過去のエージェント状態が将来の状態に与える影響をモデル化する時間次元,(2)各エージェントの状態が他人にどう影響するかをモデル化する社会的次元,の2つの重要な次元のモデル化が必要である。 例えば、まず、時間的モデルを使って各エージェントの時間的特徴を個別に要約し、次に、要約された特徴と社会モデルとの相互作用をモデル化する。 このアプローチは、時間または社会的次元にまたがる独立した特徴符号化が情報の損失をもたらすため、準最適である。 代わりに、ある時点におけるエージェントの状態が、他のエージェントの状態に直接影響を与えることを、将来的に可能にする方法を好む。 そこで我々は,時間と社会的次元を共同でモデル化する新しいトランスフォーマー,AgentFormerを提案する。 このモデルは、時間とエージェント間の軌道特徴をフラットにすることで、マルチエージェント軌道のシーケンス表現を利用する。 標準的なアテンション操作はシーケンス内の各要素のエージェントアイデンティティを無視するため、AgentFormerはエージェントの同一性を保持する新しいエージェント対応アテンション機構を使用して、同じエージェントの要素に他のエージェントの要素とは異なる形で参加する。 エージェントフォーマに基づいて,エージェントの将来の位置を推測する際に,任意のエージェントの特徴に任意の時間ステップで対応できる確率的マルチエージェント軌道予測モデルを提案する。 すべてのエージェントの潜在意図も共同でモデル化され、あるエージェントの振る舞いの確率性は他のエージェントに影響を与える。 提案手法は,歩行者および自律運転用データセットにおける技術状況を大幅に改善する。

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