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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08609v5
• Date: Tue, 4 Apr 2023 09:19:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 18:36:41.008077
• 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と呼ばれる2段階の動作予測法は、シーンとインタラクションの両方を効果的に利用するために設計されている。 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 ensuring safety and assessing risks in motion planning for autonomous robots. In this study, we propose a two-stage motion prediction method, called R-Pred, designed to effectively utilize both scene and interaction context using a cascade of the initial trajectory proposal and trajectory refinement networks. The initial trajectory proposal network produces M trajectory proposals corresponding to the M modes of the future trajectory distribution. The trajectory refinement network enhances each of the M proposals using 1) tube-query scene attention (TQSA) and 2) proposal-level interaction attention (PIA) mechanisms. TQSA uses tube-queries to aggregate local scene context features pooled from proximity around trajectory proposals of interest. PIA further enhances the trajectory proposals by modeling inter-agent interactions using a group of trajectory proposals selected by their distances from neighboring agents. Our experiments conducted on 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 benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 動的エージェントの将来の動きを予測することは、自律ロボットの運動計画における安全性の確保とリスク評価において最重要となる。 本研究では,初期軌道提案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のコンテキストを効果的に活用する,r-predと呼ばれる2段階運動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。 軌道改善ネットワークは、各M提案を拡張します。 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)機構。 TQSAは、興味のある軌道上の提案に近接してプールされたローカルシーンコンテキストの特徴を集約するためにチューブクエリを使用する。 PIAはさらに、隣接するエージェントからの距離で選択された軌道提案のグループを用いて、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 と nuScenes の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き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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