論文の概要: Trajectory Prediction with Graph-based Dual-scale Context Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01592v1
- Date: Tue, 2 Nov 2021 13:42:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-03 14:42:00.875783
- Title: Trajectory Prediction with Graph-based Dual-scale Context Fusion
- Title（参考訳）: グラフに基づくデュアルスケールコンテキスト融合による軌道予測
- Authors: Lu Zhang, Peiliang Li, Jing Chen and Shaojie Shen
- Abstract要約: 本稿では,Dual Scale Predictorというグラフベースの軌道予測ネットワークを提案する。
静的および動的駆動コンテキストを階層的にエンコードする。
提案したデュアルスケールコンテキスト融合ネットワークにより、DSPは正確で人間らしいマルチモーダル軌道を生成することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.51107329748957
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Motion prediction for traffic participants is essential for a safe and robust
automated driving system, especially in cluttered urban environments. However,
it is highly challenging due to the complex road topology as well as the
uncertain intentions of the other agents. In this paper, we present a
graph-based trajectory prediction network named the Dual Scale Predictor (DSP),
which encodes both the static and dynamical driving context in a hierarchical
manner. Different from methods based on a rasterized map or sparse lane graph,
we consider the driving context as a graph with two layers, focusing on both
geometrical and topological features. Graph neural networks (GNNs) are applied
to extract features with different levels of granularity, and features are
subsequently aggregated with attention-based inter-layer networks, realizing
better local-global feature fusion. Following the recent goal-driven trajectory
prediction pipeline, goal candidates with high likelihood for the target agent
are extracted, and predicted trajectories are generated conditioned on these
goals. Thanks to the proposed dual-scale context fusion network, our DSP is
able to generate accurate and human-like multi-modal trajectories. We evaluate
the proposed method on the large-scale Argoverse motion forecasting benchmark,
and it achieves promising results, outperforming the recent state-of-the-art
methods.
- Abstract（参考訳）: 交通参加者の運動予測は安全でロバストな自動運転システム、特に散在する都市環境において不可欠である。
しかし、複雑な道路のトポロジーや他のエージェントの意図が不明なため、非常に困難である。
本稿では,静的駆動コンテキストと動的駆動コンテキストの両方を階層的に符号化するdsp(dual scale predictionor)というグラフに基づく軌道予測ネットワークを提案する。
ラスタ化マップやスパースレーングラフに基づく手法とは異なり、駆動コンテキストを幾何学的特徴と位相的特徴の両方に焦点を当てた2層グラフと考える。
グラフニューラルネットワーク(gnns)は、粒度の異なる特徴を抽出し、その特徴を注意に基づく層間ネットワークに集約することで、より優れた局所的特徴融合を実現する。
最近の目標駆動軌道予測パイプラインに続いて、目標エージェントの確率の高い目標候補を抽出し、これらの目標に基づいて予測軌道を生成する。
提案したデュアルスケールコンテキスト融合ネットワークにより、DSPは正確で人間らしいマルチモーダル軌道を生成することができる。
提案手法は, 大規模argoverse motion forecasting benchmarkにおいて提案手法を評価し, 最近の最先端手法を上回って, 有望な結果を得た。
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