論文の概要: An Empirical Bayes Analysis of Object Trajectory Representation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01696v4
• Date: Sun, 21 May 2023 16:52:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 05:15:38.317159
• Title: An Empirical Bayes Analysis of Object Trajectory Representation Models
• Title（参考訳）: 物体軌道表現モデルの実証ベイズ解析
• Authors: Yue Yao, Daniel Goehring, Joerg Reichardt
• Abstract要約: 本稿では,物体軌道のモデル化におけるモデル複雑性と適合誤差のトレードオフについて,詳細な実験的検討を行った。 この結果から, 線形モデルは高忠実度な実世界の軌道を表現し, 非常に適度なモデル複雑性を示すことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.683202928838613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Linear trajectory models provide mathematical advantages to autonomous driving applications such as motion prediction. However, linear models' expressive power and bias for real-world trajectories have not been thoroughly analyzed. We present an in-depth empirical analysis of the trade-off between model complexity and fit error in modelling object trajectories. We analyze vehicle, cyclist, and pedestrian trajectories. Our methodology estimates observation noise and prior distributions over model parameters from several large-scale datasets. Incorporating these priors can then regularize prediction models. Our results show that linear models do represent real-world trajectories with high fidelity at very moderate model complexity. This suggests the feasibility of using linear trajectory models in future motion prediction systems with inherent mathematical advantages.
• Abstract（参考訳）: 線形軌道モデルは、運動予測のような自律走行アプリケーションに数学的利点を与える。 しかし,実世界の軌道に対する線形モデルの表現力とバイアスは十分に解析されていない。 本稿では,モデリング対象軌跡におけるモデル複雑性と適合誤差のトレードオフに関する詳細な経験的分析を行う。 車両、自転車、歩行者の軌跡を分析します。 本手法は,複数の大規模データセットからのモデルパラメータに対する観測ノイズと先行分布を推定する。 これらの先行を組み込むことで予測モデルを正規化することができる。 この結果から, 線形モデルは高忠実度な実世界の軌道を表現し, 非常に適度なモデル複雑性を示すことがわかった。 これは、将来の運動予測システムで線形軌道モデルを使うことが、固有の数学的利点を持つ可能性を示唆する。

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