Fugu-MT 論文翻訳(概要): Stochastic Future Prediction in Real World Driving Scenarios

論文の概要: Stochastic Future Prediction in Real World Driving Scenarios

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10693v1
Date: Wed, 21 Sep 2022 22:34:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-23 12:49:05.168197
Title: Stochastic Future Prediction in Real World Driving Scenarios
Title（参考訳）: 現実の運転シナリオにおける確率的未来予測
Authors: Adil Kaan Akan
Abstract要約: 将来予測法は、堅牢である可能性全体を網羅するべきである。自動運転では、予測部分の複数のモードをカバーすることが、安全クリティカルな決定を下す上で極めて重要である。本研究では,動きを明示的にモデル化し,時間的ダイナミクスを潜時空間で学習する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Uncertainty plays a key role in future prediction. The future is uncertain. That means there might be many possible futures. A future prediction method should cover the whole possibilities to be robust. In autonomous driving, covering multiple modes in the prediction part is crucially important to make safety-critical decisions. Although computer vision systems have advanced tremendously in recent years, future prediction remains difficult today. Several examples are uncertainty of the future, the requirement of full scene understanding, and the noisy outputs space. In this thesis, we propose solutions to these challenges by modeling the motion explicitly in a stochastic way and learning the temporal dynamics in a latent space.
Abstract（参考訳）: 不確実性は将来の予測において重要な役割を果たす。未来は定かではない。つまり、多くの将来性があるかもしれない。将来予測法は、堅牢である可能性全体を網羅するべきである。自動運転では、予測部分の複数のモードをカバーすることが、安全クリティカルな決定を行う上で極めて重要である。近年,コンピュータビジョンシステムは非常に進歩しているが,将来予測はいまだに困難である。いくつか例は、未来の不確実性、全シーン理解の必要性、ノイズ出力空間である。本稿では,運動を確率的方法で明示的にモデル化し,時間的ダイナミクスを潜時空間で学習することにより,これらの課題に対する解決策を提案する。

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