論文の概要: Multi-modal Trajectory Prediction for Autonomous Driving with Semantic Map and Dynamic Graph Attention Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16273v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 11:53:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 14:40:03.783692
• Title: Multi-modal Trajectory Prediction for Autonomous Driving with Semantic Map and Dynamic Graph Attention Network
• Title（参考訳）: セマンティックマップと動的グラフ注意ネットワークを用いた自律走行の多モード軌道予測
• Authors: Bo Dong, Hao Liu, Yu Bai, Jinbiao Lin, Zhuoran Xu, Xinyu Xu, Qi Kong
• Abstract要約: 現実の交通シナリオにおける軌道予測にはいくつかの課題がある。 目的や周囲に注意を払って交通をナビゲートする人々の自然な習慣に触発された本論文は,ユニークなグラフ注意ネットワークを示す。 ネットワークはエージェント間の動的社会的相互作用をモデル化し、セマンティックマップでトラフィックルールに適合するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.791191495432829
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting future trajectories of surrounding obstacles is a crucial task for autonomous driving cars to achieve a high degree of road safety. There are several challenges in trajectory prediction in real-world traffic scenarios, including obeying traffic rules, dealing with social interactions, handling traffic of multi-class movement, and predicting multi-modal trajectories with probability. Inspired by people's natural habit of navigating traffic with attention to their goals and surroundings, this paper presents a unique dynamic graph attention network to solve all those challenges. The network is designed to model the dynamic social interactions among agents and conform to traffic rules with a semantic map. By extending the anchor-based method to multiple types of agents, the proposed method can predict multi-modal trajectories with probabilities for multi-class movements using a single model. We validate our approach on the proprietary autonomous driving dataset for the logistic delivery scenario and two publicly available datasets. The results show that our method outperforms state-of-the-art techniques and demonstrates the potential for trajectory prediction in real-world traffic.
• Abstract（参考訳）: 周囲の障害物の将来の軌跡を予測することは、自動運転車が高度な道路安全を達成するための重要な課題である。 現実の交通シナリオにおける軌道予測には、交通規則に従うこと、社会的相互作用を扱うこと、多クラス移動のトラフィックを扱うこと、確率で多モード軌道を予測することなど、いくつかの課題がある。 目的や周囲に注意を向けて交通をナビゲートする人々の自然な習慣に着想を得て,これらの課題を解決するために,ユニークな動的グラフアテンションネットワークを提案する。 このネットワークはエージェント間の動的な社会的相互作用をモデル化し、セマンティックマップによるトラフィックルールに従うように設計されている。 提案手法は,アンカー法を複数のエージェントに拡張することで,単一モデルを用いて多種移動の確率を伴うマルチモーダルトラジェクタを予測できる。 ロジスティックデリバリシナリオと2つの公開データセットを対象とした,プロプライエタリな自律運転データセットに対するアプローチを検証する。 その結果,提案手法は最先端技術より優れ,現実の交通における軌道予測の可能性を示している。

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