論文の概要: Multi-modal Transformer Path Prediction for Autonomous Vehicle

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07256v1
• Date: Mon, 15 Aug 2022 15:09:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-16 14:43:48.142523
• Title: Multi-modal Transformer Path Prediction for Autonomous Vehicle
• Title（参考訳）: 自動走行車のマルチモーダル変圧器経路予測
• Authors: Chia Hong Tseng, Jie Zhang, Min-Te Sun, Kazuya Sakai, Wei-Shinn Ku
• Abstract要約: ターゲットエージェントの長期的軌跡予測を目的としたMTPP(Multi-modal Transformer Path Prediction)と呼ばれる経路予測システムを提案する。 より正確な経路予測を実現するため,トランスフォーマーアーキテクチャをモデルに適用した。 実世界の軌跡予測データセットであるnuSceneを用いて,提案システムの有効性を定量的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.729029675380083
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reasoning about vehicle path prediction is an essential and challenging problem for the safe operation of autonomous driving systems. There exist many research works for path prediction. However, most of them do not use lane information and are not based on the Transformer architecture. By utilizing different types of data collected from sensors equipped on the self-driving vehicles, we propose a path prediction system named Multi-modal Transformer Path Prediction (MTPP) that aims to predict long-term future trajectory of target agents. To achieve more accurate path prediction, the Transformer architecture is adopted in our model. To better utilize the lane information, the lanes which are in opposite direction to target agent are not likely to be taken by the target agent and are consequently filtered out. In addition, consecutive lane chunks are combined to ensure the lane input to be long enough for path prediction. An extensive evaluation is conducted to show the efficacy of the proposed system using nuScene, a real-world trajectory forecasting dataset.
• Abstract（参考訳）: 自動運転システムの安全な運転には,車両経路予測の推論が不可欠かつ困難な課題である。 経路予測のための多くの研究がある。 しかし、そのほとんどはレーン情報を使用しておらず、Transformerアーキテクチャに基づいていない。 自動走行車に搭載されたセンサから収集した様々な種類のデータを利用して,ターゲットエージェントの長期的軌道予測を目的としたMTPP(Multi-modal Transformer Path Prediction)と呼ばれる経路予測システムを提案する。 より正確な経路予測を実現するため,トランスフォーマーアーキテクチャをモデルに適用した。 レーン情報をより有効に利用するために、ターゲットエージェントと反対方向のレーンは、ターゲットエージェントによって取り去られやすく、その結果、フィルタアウトされる。 さらに、連続したレーンチャンクを組み合わせることで、レーン入力がパス予測に十分な長さであることを保証する。 実世界の軌跡予測データセットであるnuSceneを用いて,提案システムの有効性を定量的に評価した。

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