論文の概要: Human Trajectory Prediction via Counterfactual Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14202v1
• Date: Thu, 29 Jul 2021 17:41:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-30 13:14:42.335446
• Title: Human Trajectory Prediction via Counterfactual Analysis
• Title（参考訳）: 対実解析による人間の軌道予測
• Authors: Guangyi Chen, Junlong Li, Jiwen Lu, Jie Zhou
• Abstract要約: 複雑な動的環境における人間の軌道予測は、自律走行車やインテリジェントロボットにおいて重要な役割を果たす。 既存のほとんどの手法は、歴史の軌跡や環境からの相互作用の手がかりから行動の手がかりによって将来の軌跡を予測することを学習している。 本研究では,予測軌跡と入力手がかりの因果関係を調べるために,人間の軌跡予測に対する反実解析手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.67252000158601
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Forecasting human trajectories in complex dynamic environments plays a critical role in autonomous vehicles and intelligent robots. Most existing methods learn to predict future trajectories by behavior clues from history trajectories and interaction clues from environments. However, the inherent bias between training and deployment environments is ignored. Hence, we propose a counterfactual analysis method for human trajectory prediction to investigate the causality between the predicted trajectories and input clues and alleviate the negative effects brought by environment bias. We first build a causal graph for trajectory forecasting with history trajectory, future trajectory, and the environment interactions. Then, we cut off the inference from environment to trajectory by constructing the counterfactual intervention on the trajectory itself. Finally, we compare the factual and counterfactual trajectory clues to alleviate the effects of environment bias and highlight the trajectory clues. Our counterfactual analysis is a plug-and-play module that can be applied to any baseline prediction methods including RNN- and CNN-based ones. We show that our method achieves consistent improvement for different baselines and obtains the state-of-the-art results on public pedestrian trajectory forecasting benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 複雑な動的環境における人間の軌道予測は、自動運転車やインテリジェントロボットにおいて重要な役割を果たす。 既存のほとんどの手法は、歴史の軌跡や環境からの相互作用の手がかりから行動の手がかりによって将来の軌跡を予測することを学ぶ。 しかしながら、トレーニングとデプロイメント環境の固有のバイアスは無視される。 そこで本研究では, 予測軌跡と入力手がかりとの因果関係を解明し, 環境バイアスによる負の影響を軽減するために, 人間の軌道予測に対する反実解析手法を提案する。 まず,歴史軌跡,未来軌跡,環境相互作用を考慮した軌跡予測のための因果グラフを構築した。 そして、軌道自体に対する反事実的介入を構築することにより、環境から軌道への推論を遮断する。 最後に,実例と反実例の軌跡を比較し,環境バイアスの影響を緩和し,軌跡の強調を行う。 反事実分析はプラグアンドプレイモジュールであり,rnn および cnn ベースの任意のベースライン予測手法に適用可能である。 提案手法は,異なる基準線に対する一貫した改善を実現し,公共歩行者軌道予測ベンチマークの最先端結果を得る。

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