論文の概要: Semi-supervised Semantics-guided Adversarial Training for Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14230v1
• Date: Fri, 27 May 2022 20:50:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 15:19:59.956411
• Title: Semi-supervised Semantics-guided Adversarial Training for Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: 軌道予測のための半教師付きセマンティクス学習
• Authors: Ruochen Jiao, Xiangguo Liu, Takami Sato, Qi Alfred Chen and Qi Zhu
• Abstract要約: 軌道予測のための最初の対向訓練法を提案する。 画像タスクの典型的な対人訓練と比較して、よりランダムな入力によって、よりリッチなコンテキストで作業に挑戦する。 本稿では,半教師付き対向オートエンコーダをベースとした,非絡み合いのセマンティック特徴とドメイン知識をモデル化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.707419899141698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting the trajectories of surrounding objects is a critical task in self-driving and many other autonomous systems. Recent works demonstrate that adversarial attacks on trajectory prediction, where small crafted perturbations are introduced to history trajectories, may significantly mislead the prediction of future trajectories and ultimately induce unsafe planning. However, few works have addressed enhancing the robustness of this important safety-critical task. In this paper, we present the first adversarial training method for trajectory prediction. Compared with typical adversarial training on image tasks, our work is challenged by more random inputs with rich context, and a lack of class labels. To address these challenges, we propose a method based on a semi-supervised adversarial autoencoder that models disentangled semantic features with domain knowledge and provides additional latent labels for the adversarial training. Extensive experiments with different types of attacks demonstrate that our semi-supervised semantics-guided adversarial training method can effectively mitigate the impact of adversarial attacks and generally improve the system's adversarial robustness to a variety of attacks, including unseen ones. We believe that such semantics-guided architecture and advancement in robust generalization is an important step for developing robust prediction models and enabling safe decision making.
• Abstract（参考訳）: 周囲の物体の軌道を予測することは、自動運転や他の多くの自律システムにおいて重要な課題である。 近年の研究では、歴史トラジェクトリに小さな工芸的な摂動を導入した軌道予測に対する敵対攻撃が、将来の軌道予測を著しく誤解させ、最終的には安全でない計画をもたらすことが示されている。 しかし、この重要な安全クリティカルなタスクの堅牢性向上に対処した作品はほとんどない。 本稿では,軌道予測のための最初の逆方向学習法を提案する。 イメージタスクにおける典型的な対角的トレーニングと比較すると,よりランダムな入力や,クラスラベルの欠如が問題となっている。 これらの課題に対処するため,我々は,半教師付きadversarial autoencoderに基づく手法を提案する。 我々の半教師付きセマンティクスによる敵攻撃訓練手法は、敵攻撃の影響を効果的に軽減し、通常、目に見えない攻撃を含む様々な攻撃に対するシステムの敵の堅牢性を改善することができることを示す。 このような意味論的アーキテクチャと堅牢な一般化の進歩は、堅牢な予測モデルを開発し、安全な意思決定を可能にする上で重要なステップであると考えています。

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