Fugu-MT 論文翻訳(概要): End-to-End Trajectory Distribution Prediction Based on Occupancy Grid Maps

論文の概要: End-to-End Trajectory Distribution Prediction Based on Occupancy Grid Maps

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16910v1
Date: Thu, 31 Mar 2022 09:24:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-01 15:49:50.387820
Title: End-to-End Trajectory Distribution Prediction Based on Occupancy Grid Maps
Title（参考訳）: Occupancy Grid Mapsに基づく終端軌道分布予測
Authors: Ke Guo, Wenxi Liu, Jia Pan
Abstract要約: 本稿では,実世界における移動エージェントの将来の軌跡分布を予測することを目的としている。我々は、接地構造分布に対する明示的かつシーン順応的な近似として、占有格子マップを用いて対称的クロスエントロピーで分布を学習する。実験では,Stanford Drone データセットとIntersection Drone データセットの最先端性能を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.67295706224478
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this paper, we aim to forecast a future trajectory distribution of a moving agent in the real world, given the social scene images and historical trajectories. Yet, it is a challenging task because the ground-truth distribution is unknown and unobservable, while only one of its samples can be applied for supervising model learning, which is prone to bias. Most recent works focus on predicting diverse trajectories in order to cover all modes of the real distribution, but they may despise the precision and thus give too much credit to unrealistic predictions. To address the issue, we learn the distribution with symmetric cross-entropy using occupancy grid maps as an explicit and scene-compliant approximation to the ground-truth distribution, which can effectively penalize unlikely predictions. In specific, we present an inverse reinforcement learning based multi-modal trajectory distribution forecasting framework that learns to plan by an approximate value iteration network in an end-to-end manner. Besides, based on the predicted distribution, we generate a small set of representative trajectories through a differentiable Transformer-based network, whose attention mechanism helps to model the relations of trajectories. In experiments, our method achieves state-of-the-art performance on the Stanford Drone Dataset and Intersection Drone Dataset.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 社会的シーン画像と歴史的軌跡から, 実世界における移動エージェントの今後の軌道分布を予測することを目的とする。しかし、基底構造分布が未知であり観測不可能であるのに対して、モデル学習の監視にはサンプルの1つしか適用できないため、これは難しい課題である。最近の研究は、実際の分布の全てのモードをカバーするために様々な軌跡を予測することに重点を置いているが、それらは精度を軽視し、非現実的な予測に過剰な信用を与えるかもしれない。この問題に対処するために, 占有グリッドマップを用いた対称クロスエントロピー分布を, 地中分布に対する明示的かつシーンに準拠した近似として学習し, 予期しない予測を効果的にペナルティ化する。具体的には,エンド・ツー・エンドで近似値反復ネットワークを用いて計画の学習を行う,逆強化学習に基づくマルチモーダル軌道分布予測フレームワークを提案する。さらに, 予測分布に基づいて, トラジェクトリの関係をモデル化するための注意機構を持つ, 可変トランスフォーマネットワークを通じて, 代表トラジェクトリの小さなセットを生成する。実験では,Stanford Drone DatasetおよびIntersection Drone Dataset上での最先端の性能を実現する。

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