論文の概要: TAE: A Semi-supervised Controllable Behavior-aware Trajectory Generator and Predictor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01261v1
• Date: Wed, 2 Mar 2022 17:37:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-03 15:59:04.255959
• Title: TAE: A Semi-supervised Controllable Behavior-aware Trajectory Generator and Predictor
• Title（参考訳）: TAE: 半教師付き行動認識型軌道発生器と予測器
• Authors: Ruochen Jiao, Xiangguo Liu, Bowen Zheng, Dave Liang, and Qi Zhu
• Abstract要約: 軌道生成と予測は、知的車両のプランナー評価と意思決定において重要な役割を果たす。 本稿では,ドライバの動作を明示的にモデル化する行動認識型トラジェクトリ・オートエンコーダ(TAE)を提案する。 我々のモデルは、統一アーキテクチャにおける軌道生成と予測に対処し、両方のタスクに利益をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6955256596550137
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trajectory generation and prediction are two interwoven tasks that play important roles in planner evaluation and decision making for intelligent vehicles. Most existing methods focus on one of the two and are optimized to directly output the final generated/predicted trajectories, which only contain limited information for critical scenario augmentation and safe planning. In this work, we propose a novel behavior-aware Trajectory Autoencoder (TAE) that explicitly models drivers' behavior such as aggressiveness and intention in the latent space, using semi-supervised adversarial autoencoder and domain knowledge in transportation. Our model addresses trajectory generation and prediction in a unified architecture and benefits both tasks: the model can generate diverse, controllable and realistic trajectories to enhance planner optimization in safety-critical and long-tailed scenarios, and it can provide prediction of critical behavior in addition to the final trajectories for decision making. Experimental results demonstrate that our method achieves promising performance on both trajectory generation and prediction.
• Abstract（参考訳）: 軌道生成と予測は、インテリジェントな車両のプランナー評価と意思決定において重要な役割を果たす2つの織り込み作業である。 既存の手法のほとんどは2つのうちの1つに焦点を当てており、重要なシナリオ拡張と安全な計画のための限られた情報のみを含む最終生成/予測軌道を直接出力するように最適化されている。 本研究では、半教師付き対向オートエンコーダと輸送分野におけるドメイン知識を用いて、ドライバーの攻撃性や意図といった行動を明確にモデル化する行動認識型トラジェクトリオートエンコーダ(TAE)を提案する。 我々のモデルは、統一されたアーキテクチャにおける軌跡生成と予測に対処し、両方のタスクの利点を享受する:モデルは、多様な制御可能かつ現実的な軌跡を生成でき、安全クリティカルかつ長期のシナリオにおけるプランナー最適化を強化し、決定のための最終的な軌跡に加えて、臨界行動の予測を提供することができる。 実験の結果, 軌道生成と予測の両方において有望な性能が得られることがわかった。

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