論文の概要: Trajectory Forecasting from Detection with Uncertainty-Aware Motion Encoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01478v1
• Date: Thu, 3 Feb 2022 09:09:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-04 14:25:37.168205
• Title: Trajectory Forecasting from Detection with Uncertainty-Aware Motion Encoding
• Title（参考訳）: 不確かさを考慮した動き符号化による軌道予測
• Authors: Pu Zhang, Lei Bai, Jianru Xue, Jianwu Fang, Nanning Zheng, Wanli Ouyang
• Abstract要約: 物体検出と追跡から得られる軌道は、必然的にうるさい。 本稿では, 明示的に形成された軌道に依存することなく, 直接検出結果に基づく軌道予測器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 121.66374635092097
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trajectory forecasting is critical for autonomous platforms to make safe planning and actions. Currently, most trajectory forecasting methods assume that object trajectories have been extracted and directly develop trajectory predictors based on the ground truth trajectories. However, this assumption does not hold in practical situations. Trajectories obtained from object detection and tracking are inevitably noisy, which could cause serious forecasting errors to predictors built on ground truth trajectories. In this paper, we propose a trajectory predictor directly based on detection results without relying on explicitly formed trajectories. Different from the traditional methods which encode the motion cue of an agent based on its clearly defined trajectory, we extract the motion information only based on the affinity cues among detection results, in which an affinity-aware state update mechanism is designed to take the uncertainty of association into account. In addition, considering that there could be multiple plausible matching candidates, we aggregate the states of them. This design relaxes the undesirable effect of noisy trajectory obtained from data association. Extensive ablation experiments validate the effectiveness of our method and its generalization ability on different detectors. Cross-comparison to other forecasting schemes further proves the superiority of our method. Code will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 軌道予測は、自律プラットフォームが安全な計画と行動を行うために重要である。 現在、ほとんどの軌道予測手法は、対象軌道が抽出されたと仮定し、基底真理軌道に基づいて軌道予測器を直接開発している。 しかし、この仮定は現実の状況では成り立たない。 物体検出と追跡から得られる軌道は必然的にノイズが多く、地上真理軌道上に構築された予測器に深刻な予測誤差を引き起こす可能性がある。 本稿では, 検出結果に基づいて, 明示的に生成した軌跡に依存しない軌道予測器を提案する。 エージェントの運動キューを、その明確な軌跡に基づいてエンコードする従来の方法とは異なり、検出結果のうち、親和性キューのみに基づいて動作情報を抽出することにより、関連の不確実性を考慮した親和性認識状態更新機構が設計される。 さらに,複数の適合候補が存在する可能性があることを考慮し,それらの状態を集計する。 この設計は、データアソシエーションから得られるノイズ軌道の望ましくない効果を緩和する。 広範囲にわたるアブレーション実験により, 本手法の有効性と各種検出器に対する一般化能力が検証された。 他の予測手法との比較により,提案手法の優位性がさらに証明される。 コードは受理時にリリースされる。

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