論文の概要: Multimodal Trajectory Prediction Conditioned on Lane-Graph Traversals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15004v1
• Date: Mon, 28 Jun 2021 22:23:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-01 07:31:45.173151
• Title: Multimodal Trajectory Prediction Conditioned on Lane-Graph Traversals
• Title（参考訳）: Lane-Graphトラバーサルを用いたマルチモーダル軌道予測
• Authors: Nachiket Deo, Eric M. Wolff and Oscar Beijbom
• Abstract要約: 本稿では,学習した個別ポリシーのロールアウトとレーングラフのサブセットに着目したデコーダを組み合わせた新しい手法を提案する。 本モデルは, nuScenes 動作予測データセット上での最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.207403859762044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurately predicting the future motion of surrounding vehicles requires reasoning about the inherent uncertainty in goals and driving behavior. This uncertainty can be loosely decoupled into lateral (e.g., keeping lane, turning) and longitudinal (e.g., accelerating, braking). We present a novel method that combines learned discrete policy rollouts with a focused decoder on subsets of the lane graph. The policy rollouts explore different goals given our current observations, ensuring that the model captures lateral variability. The longitudinal variability is captured by our novel latent variable model decoder that is conditioned on various subsets of the lane graph. Our model achieves state-of-the-art performance on the nuScenes motion prediction dataset, and qualitatively demonstrates excellent scene compliance. Detailed ablations highlight the importance of both the policy rollouts and the decoder architecture.
• Abstract（参考訳）: 周囲の車両の将来の動きを正確に予測するには、目標や運転行動に固有の不確実性に関する推論が必要である。 この不確実性は緩やかに横方向(車線維持、旋回)と縦方向(加速、制動など)に分離することができる。 本稿では,レーングラフのサブセット上で学習された離散ポリシーロールアウトと集中デコーダを組み合わせた新しい手法を提案する。 ポリシーのロールアウトは、現在の観測結果から異なる目標を探求し、モデルが横方向の変動を捉えることを保証する。 縦方向の可変性は,レーングラフの様々な部分集合を条件とした新しい潜在変数モデルデコーダによって取得される。 本モデルは, nuScenes動作予測データセット上での最先端性能を実現し, 質的に優れたシーンコンプライアンスを実証する。 詳細な説明は、ポリシーのロールアウトとデコーダアーキテクチャの両方の重要性を強調している。

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