論文の概要: SSAGCN: Social Soft Attention Graph Convolution Network for Pedestrian Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02459v1
• Date: Sun, 5 Dec 2021 01:49:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-07 16:36:47.404222
• Title: SSAGCN: Social Soft Attention Graph Convolution Network for Pedestrian Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: SSAGCN:歩行者軌道予測のためのソーシャルソフトアテンショングラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Pei Lv, Wentong Wang, Yunxin Wang, Yuzhen Zhang, Mingliang Xu and Changsheng Xu
• Abstract要約: ソーシャルソフトアテンショングラフ畳み込みネットワーク(SSAGCN)という新しい予測モデルを提案する。 SSAGCNは、歩行者間の社会的相互作用と歩行者と環境間のシーンインタラクションを同時に扱うことを目的としている。 公開データセットの実験は、SAGCNの有効性を証明し、最先端の結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.064925464991056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Pedestrian trajectory prediction is an important technique of autonomous driving, which has become a research hot-spot in recent years. Previous methods mainly rely on the position relationship of pedestrians to model social interaction, which is obviously not enough to represent the complex cases in real situations. In addition, most of existing work usually introduce the scene interaction module as an independent branch and embed the social interaction features in the process of trajectory generation, rather than simultaneously carrying out the social interaction and scene interaction, which may undermine the rationality of trajectory prediction. In this paper, we propose one new prediction model named Social Soft Attention Graph Convolution Network (SSAGCN) which aims to simultaneously handle social interactions among pedestrians and scene interactions between pedestrians and environments. In detail, when modeling social interaction, we propose a new \emph{social soft attention function}, which fully considers various interaction factors among pedestrians. And it can distinguish the influence of pedestrians around the agent based on different factors under various situations. For the physical interaction, we propose one new \emph{sequential scene sharing mechanism}. The influence of the scene on one agent at each moment can be shared with other neighbors through social soft attention, therefore the influence of the scene is expanded both in spatial and temporal dimension. With the help of these improvements, we successfully obtain socially and physically acceptable predicted trajectories. The experiments on public available datasets prove the effectiveness of SSAGCN and have achieved state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: 歩行者追跡予測は、近年研究のホットスポットとなっている自動運転の重要な技術である。 従来の方法は、主に歩行者の位置関係に依存し、社会的相互作用をモデル化するが、現実の状況では複雑なケースを表現するには不十分である。 さらに、既存の作業の多くは、通常、シーンインタラクションモジュールを独立したブランチとして導入し、軌道予測の合理性を損なうような社会的相互作用とシーンインタラクションを同時に実行するのではなく、軌道生成のプロセスにソーシャルインタラクション機能を組み込む。 本稿では,歩行者間のソーシャルインタラクションと歩行者と環境間のシーンインタラクションを同時に扱うことを目的とした,ソーシャル・ソフト・アテンション・グラフ・コンボリューション・ネットワーク(SSAGCN)という新たな予測モデルを提案する。 より詳しくは, 歩行者間の相互作用をモデル化する場合に, 歩行者間の相互作用要因を完全に考慮した, 新たな‘emph{social soft attention function’を提案する。 そして、様々な状況下で異なる要因に基づいて、エージェント周辺の歩行者の影響を区別することができる。 物理的インタラクションには,新たな「emph{sequential scene sharing mechanism}」を提案する。 シーンが各時点のエージェントに与える影響は,社会的なソフトアテンションを通じて他のエージェントと共有することができるため,空間的,時間的両面においてシーンの影響が拡大される。 これらの改良の助けを借りて,社会的,物理的に許容できる予測軌跡を得ることに成功した。 公開データセットの実験は、SAGCNの有効性を証明し、最先端の結果を得た。

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