論文の概要: M2I: From Factored Marginal Trajectory Prediction to Interactive Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11884v1
• Date: Thu, 24 Feb 2022 03:28:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-25 16:13:36.611896
• Title: M2I: From Factored Marginal Trajectory Prediction to Interactive Prediction
• Title（参考訳）: M2I:因子的辺縁軌道予測から対話的予測へ
• Authors: Qiao Sun, Xin Huang, Junru Gu, Brian C. Williams, Hang Zhao
• Abstract要約: 既存のモデルは単一エージェントの限界軌道の予測に優れているが、複数のエージェントに対してシーン準拠の軌道の予測を共同で行うことは、未解決の問題である。 本研究では,対話エージェント間の基礎となる関係を利用して,共同予測問題を限界予測問題に分解する。 提案手法はまず, 干渉剤を1対のインフルエンサーとリアクトルとに分類し, それぞれのインフルエンサーとリアクトルの軌跡を予測するために, 境界予測モデルと条件予測モデルを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.49897317427192
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Predicting future motions of road participants is an important task for driving autonomously in urban scenes. Existing models excel at predicting marginal trajectories for single agents, yet it remains an open question to jointly predict scene compliant trajectories over multiple agents. The challenge is due to exponentially increasing prediction space as a function of the number of agents. In this work, we exploit the underlying relations between interacting agents and decouple the joint prediction problem into marginal prediction problems. Our proposed approach M2I first classifies interacting agents as pairs of influencers and reactors, and then leverages a marginal prediction model and a conditional prediction model to predict trajectories for the influencers and reactors, respectively. The predictions from interacting agents are combined and selected according to their joint likelihoods. Experiments show that our simple but effective approach achieves state-of-the-art performance on the Waymo Open Motion Dataset interactive prediction benchmark.
• Abstract（参考訳）: 道路参加者の将来の動きを予測することは都市部における自律運転の重要な課題である。 既存のモデルは単一エージェントの限界軌道を予測するのに優れているが、複数のエージェントに対してシーン準拠の軌道を共同で予測することは未解決の問題である。 この課題は、エージェント数の関数としての予測空間が指数関数的に増加するためである。 本研究では,対話エージェント間の基礎となる関係を利用して,共同予測問題を限界予測問題に分解する。 提案手法であるm2iは,まず相互作用剤をインフルエンサーとリアクターのペアとして分類し,次に限界予測モデルと条件予測モデルを用いてインフルエンサーとリアクターの軌道予測を行う。 相互作用剤からの予測は結合可能性に応じて組み合わせて選択される。 実験の結果,waymo open motion dataset interactive prediction benchmarkにおいて,最先端のパフォーマンスを実現することができた。

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