論文の概要: Two-Stage Context-Aware model for Predicting Future Motion of Dynamic Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08609v4
• Date: Tue, 28 Mar 2023 14:45:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 19:27:41.993256
• Title: Two-Stage Context-Aware model for Predicting Future Motion of Dynamic Agents
• Title（参考訳）: 動的エージェントの将来動作予測のための2段階文脈認識モデル
• Authors: Sehwan Choi, Jungho Kim, Junyong Yun, Jun Won Choi
• Abstract要約: R-Predはシーンとインタラクションの両方を効果的に活用する2段階の動作予測手法である。 Argoverse と nuScenes のデータセットを用いて行った実験により,提案した改良ネットワークが大幅な性能向上をもたらすことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.387544968145937
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting the future motion of dynamic agents is of paramount importance to ensure safety or assess risks in motion planning for autonomous robots. In this paper, we propose a two-stage motion prediction method, referred to as R-Pred, that effectively utilizes both the scene and interaction context using a cascade of the initial trajectory proposal network and the trajectory refinement network. The initial trajectory proposal network produces M trajectory proposals corresponding to M modes of a future trajectory distribution. The trajectory refinement network enhances each of M proposals using 1) the tube-query scene attention (TQSA) and 2) the proposal-level interaction attention (PIA). TQSA uses tube-queries to aggregate the local scene context features pooled from proximity around the trajectory proposals of interest. PIA further enhances the trajectory proposals by modeling inter-agent interactions using a group of trajectory proposals selected based on their distances from neighboring agents. Our experiments conducted on the Argoverse and nuScenes datasets demonstrate that the proposed refinement network provides significant performance improvements compared to the single-stage baseline and that R-Pred achieves state-of-the-art performance in some categories of the benchmark.
• Abstract（参考訳）: 自律ロボットの動作計画における安全性の確保やリスク評価には,動的エージェントの今後の動きを予測することが極めて重要である。 本稿では,最初の軌道提案ネットワークと軌道修正ネットワークのカスケードを用いて,シーンとインタラクションの両方を効果的に活用する,R-Predと呼ばれる2段階の動作予測手法を提案する。 初期軌道提案ネットワークは、将来の軌道分布のmモードに対応するm軌道提案を生成する。 軌道修正ネットワークは、m提案のそれぞれを改良する 1)チューブ検索シーンアテンション(tqsa)および 2)提案レベルのインタラクションアテンション(PIA)。 tqsaはチューブキューを使用して、興味のある軌道提案の周辺からプールされたローカルなシーンコンテキストを集約する。 PIAはさらに、隣接するエージェントからの距離に基づいて選択された一連の軌道提案を用いて、エージェント間相互作用をモデル化することで、軌道提案をさらに強化する。 Argoverse および nuScenes データセットを用いて行った実験により,提案する改良ネットワークは,単段ベースラインと比較して大幅な性能向上を実現し,R-Pred がベンチマークのいくつかのカテゴリで最先端のパフォーマンスを達成することを示した。

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