論文の概要: Path-Aware Graph Attention for HD Maps in Motion Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13772v1
- Date: Wed, 23 Feb 2022 09:43:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-06 12:30:48.596962
- Title: Path-Aware Graph Attention for HD Maps in Motion Prediction
- Title（参考訳）: 動き予測におけるHDマップのパス認識グラフアテンション
- Authors: Fang Da and Yu Zhang
- Abstract要約: 自律運転における動作予測の成功は、HDマップからの情報の統合に依存している。
本稿では,2つの頂点間の注意関係を,接続する経路を構成するエッジの列を解析することによって推定する新しい注目アーキテクチャであるPath-Aware Graph Attentionを提案する。
本分析は,GCNのような既存のグラフネットワークが苦戦している現実的な問題において,提案した注意機構が学習を促進する方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.531240717484252
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The success of motion prediction for autonomous driving relies on integration
of information from the HD maps. As maps are naturally graph-structured,
investigation on graph neural networks (GNNs) for encoding HD maps is
burgeoning in recent years. However, unlike many other applications where GNNs
have been straightforwardly deployed, HD maps are heterogeneous graphs where
vertices (lanes) are connected by edges (lane-lane interaction relationships)
of various nature, and most graph-based models are not designed to understand
the variety of edge types which provide crucial cues for predicting how the
agents would travel the lanes. To overcome this challenge, we propose
Path-Aware Graph Attention, a novel attention architecture that infers the
attention between two vertices by parsing the sequence of edges forming the
paths that connect them. Our analysis illustrates how the proposed attention
mechanism can facilitate learning in a didactic problem where existing graph
networks like GCN struggle. By improving map encoding, the proposed model
surpasses previous state of the art on the Argoverse Motion Forecasting
dataset, and won the first place in the 2021 Argoverse Motion Forecasting
Competition.
- Abstract（参考訳）: 自律運転における運動予測の成功は、HDマップの情報の統合に依存している。
自然にグラフ構造を持つ地図では,HDマップを符号化するグラフニューラルネットワーク(GNN)の研究が近年盛んである。
しかし、gnnが直接デプロイされた他の多くのアプリケーションとは異なり、hdマップは頂点(レーン)が様々な性質のエッジ(レーン-レーン相互作用関係)によって接続される異質なグラフであり、ほとんどのグラフベースのモデルは、エージェントがレーンをいかに移動させるかを予測するための重要な手がかりを提供する、エッジタイプを理解するように設計されていない。
この課題を克服するために,2つの頂点間の注意を推定する新しい注意アーキテクチャであるパスアウェアグラフ注意(path-aware graph attention)を提案する。
本分析は,GCNのような既存のグラフネットワークが苦戦している現実的な問題において,提案した注意機構が学習を促進する方法を示す。
地図符号化の改善により、提案されたモデルは、Argoverse Motion Forecastingデータセットの以前の状態を超え、2021年のArgoverse Motion Forecasting Competitionで優勝した。
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