論文の概要: Large Scale Interactive Motion Forecasting for Autonomous Driving : The Waymo Open Motion Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10133v1
• Date: Tue, 20 Apr 2021 17:19:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-21 13:46:39.021624
• Title: Large Scale Interactive Motion Forecasting for Autonomous Driving : The Waymo Open Motion Dataset
• Title（参考訳）: 自律走行のための大規模対話型モーション予測 : Waymo Open Motion Dataset
• Authors: Scott Ettinger, Shuyang Cheng, Benjamin Caine, Chenxi Liu, Hang Zhao, Sabeek Pradhan, Yuning Chai, Ben Sapp, Charles Qi, Yin Zhou, Zoey Yang, Aurelien Chouard, Pei Sun, Jiquan Ngiam, Vijay Vasudevan, Alexander McCauley, Jonathon Shlens, Dragomir Anguelov
• Abstract要約: 10万枚以上のシーンが10Hzで20秒に渡り、私たちの新しいデータセットには1750kmの道路上の570時間以上のユニークなデータが含まれています。 高精度な3d自動ラベルシステムを用いて,道路エージェント毎に高品質な3dバウンディングボックスを生成する。 シングルエージェントとジョイントエージェントの相互作用運動予測モデルの両方を総合的に評価する新しいメトリクスセットを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.3946567650148
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As autonomous driving systems mature, motion forecasting has received increasing attention as a critical requirement for planning. Of particular importance are interactive situations such as merges, unprotected turns, etc., where predicting individual object motion is not sufficient. Joint predictions of multiple objects are required for effective route planning. There has been a critical need for high-quality motion data that is rich in both interactions and annotation to develop motion planning models. In this work, we introduce the most diverse interactive motion dataset to our knowledge, and provide specific labels for interacting objects suitable for developing joint prediction models. With over 100,000 scenes, each 20 seconds long at 10 Hz, our new dataset contains more than 570 hours of unique data over 1750 km of roadways. It was collected by mining for interesting interactions between vehicles, pedestrians, and cyclists across six cities within the United States. We use a high-accuracy 3D auto-labeling system to generate high quality 3D bounding boxes for each road agent, and provide corresponding high definition 3D maps for each scene. Furthermore, we introduce a new set of metrics that provides a comprehensive evaluation of both single agent and joint agent interaction motion forecasting models. Finally, we provide strong baseline models for individual-agent prediction and joint-prediction. We hope that this new large-scale interactive motion dataset will provide new opportunities for advancing motion forecasting models.
• Abstract（参考訳）: 自律運転システムが成熟するにつれて、運動予測は計画の重要な要件として注目を集めている。 特に重要なのは、個々の物体の動きを予測するだけでは不十分な、マージや無防備な回転などのインタラクティブな状況である。 効率的なルート計画には複数のオブジェクトの同時予測が必要である。 モーションプランニングモデルを開発するためには,インタラクションとアノテーションの両方に富む高品質なモーションデータが必要である。 本研究では,我々の知識に最も多様な対話型モーションデータセットを導入し,共同予測モデルの開発に適した対話型オブジェクトのラベルを提供する。 10万枚以上のシーンが10Hzで20秒に渡り、私たちの新しいデータセットには1750kmの道路上の570時間以上のユニークなデータが含まれています。 マイニングによって収集され、米国内の6都市にまたがる車両、歩行者、およびサイクリストの間の興味深いやりとりが収集された。 高精度な3D自動ラベルシステムを用いて,道路エージェントごとに高品質な3D境界ボックスを生成し,シーン毎に対応する高精細3Dマップを提供する。 さらに、単一エージェントと共同エージェントの相互作用動作予測モデルの両方を包括的に評価する新しいメトリクスセットを導入する。 最後に,個別エージェント予測と共同予測のための強力なベースラインモデルを提案する。 この新しい大規模インタラクティブモーションデータセットは、動き予測モデルに新たな機会を提供することを願っている。

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