論文の概要: Scene Transformer: A unified multi-task model for behavior prediction and planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08417v1
• Date: Tue, 15 Jun 2021 20:20:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-17 17:32:51.916950
• Title: Scene Transformer: A unified multi-task model for behavior prediction and planning
• Title（参考訳）: Scene Transformer:行動予測と計画のための統合マルチタスクモデル
• Authors: Jiquan Ngiam, Benjamin Caine, Vijay Vasudevan, Zhengdong Zhang, Hao-Tien Lewis Chiang, Jeffrey Ling, Rebecca Roelofs, Alex Bewley, Chenxi Liu, Ashish Venugopal, David Weiss, Ben Sapp, Zhifeng Chen, Jonathon Shlens
• Abstract要約: 実世界の運転環境における全てのエージェントの行動予測モデルを定式化する。 近年の言語モデリングアプローチにインスパイアされた我々は、マスキング戦略をモデルに対するクエリとして使用しています。 我々は,行動予測のための自律走行データセットに対するアプローチを評価し,最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.758178896204036
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting the future motion of multiple agents is necessary for planning in dynamic environments. This task is challenging for autonomous driving since agents (e.g., vehicles and pedestrians) and their associated behaviors may be diverse and influence each other. Most prior work has focused on first predicting independent futures for each agent based on all past motion, and then planning against these independent predictions. However, planning against fixed predictions can suffer from the inability to represent the future interaction possibilities between different agents, leading to sub-optimal planning. In this work, we formulate a model for predicting the behavior of all agents jointly in real-world driving environments in a unified manner. Inspired by recent language modeling approaches, we use a masking strategy as the query to our model, enabling one to invoke a single model to predict agent behavior in many ways, such as potentially conditioned on the goal or full future trajectory of the autonomous vehicle or the behavior of other agents in the environment. Our model architecture fuses heterogeneous world state in a unified Transformer architecture by employing attention across road elements, agent interactions and time steps. We evaluate our approach on autonomous driving datasets for behavior prediction, and achieve state-of-the-art performance. Our work demonstrates that formulating the problem of behavior prediction in a unified architecture with a masking strategy may allow us to have a single model that can perform multiple motion prediction and planning related tasks effectively.
• Abstract（参考訳）: 動的環境下での計画には,複数エージェントの今後の動きを予測する必要がある。 このタスクは、エージェント(例えば、車と歩行者)とその関連行動が多様性を持ち、相互に影響を及ぼすため、自律運転には困難である。 ほとんどの先行研究は、まず、過去のすべての動きに基づいて各エージェントの独立した未来を予測し、それからこれらの独立した予測に対して計画することに焦点を当てている。 しかしながら、固定予測に対する計画は、異なるエージェント間の将来の相互作用可能性を表現できないことに悩まされ、準最適計画につながる。 本研究では,実世界の運転環境におけるすべてのエージェントの挙動を統一的に予測するモデルを構築した。 近年の言語モデリングのアプローチに触発されて、我々はモデルに対するクエリとしてマスキング戦略を使用し、自動運転車の目標や将来の軌道、環境における他のエージェントの行動など、エージェントの振る舞いを予測するための単一のモデルの実行を可能にした。 我々のモデルアーキテクチャは、道路要素、エージェントの相互作用、時間ステップに注意を払って、統一トランスフォーマーアーキテクチャにおいて異種世界状態を融合させる。 我々は,行動予測のための自律走行データセットに対するアプローチを評価し,最先端の性能を実現する。 本研究は,マスキング戦略を用いた統一アーキテクチャにおける行動予測の問題を定式化することで,複数の動作予測と関連するタスクの計画を効果的に行うことができる1つのモデルを持つことを実証する。

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