論文の概要: STGlow: A Flow-based Generative Framework with Dual Graphormer for Pedestrian Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11220v3
• Date: Wed, 12 Jul 2023 08:19:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 20:05:22.753927
• Title: STGlow: A Flow-based Generative Framework with Dual Graphormer for Pedestrian Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: STGlow: 歩行者軌道予測のためのデュアルグラフマーを備えたフローベース生成フレームワーク
• Authors: Rongqin Liang, Yuanman Li, Jiantao Zhou, and Xia Li
• Abstract要約: 歩行者軌跡予測(STGlow)のための二重グラフマーを用いた新しい生成フローベースフレームワークを提案する。 本手法は,動作の正確なログライクな振る舞いを最適化することにより,基礎となるデータ分布をより正確にモデル化することができる。 いくつかのベンチマークによる実験結果から,本手法は従来の最先端手法に比べて性能が向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.553356096143734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The pedestrian trajectory prediction task is an essential component of intelligent systems. Its applications include but are not limited to autonomous driving, robot navigation, and anomaly detection of monitoring systems. Due to the diversity of motion behaviors and the complex social interactions among pedestrians, accurately forecasting their future trajectory is challenging. Existing approaches commonly adopt GANs or CVAEs to generate diverse trajectories. However, GAN-based methods do not directly model data in a latent space, which may make them fail to have full support over the underlying data distribution; CVAE-based methods optimize a lower bound on the log-likelihood of observations, which may cause the learned distribution to deviate from the underlying distribution. The above limitations make existing approaches often generate highly biased or inaccurate trajectories. In this paper, we propose a novel generative flow based framework with dual graphormer for pedestrian trajectory prediction (STGlow). Different from previous approaches, our method can more precisely model the underlying data distribution by optimizing the exact log-likelihood of motion behaviors. Besides, our method has clear physical meanings for simulating the evolution of human motion behaviors. The forward process of the flow gradually degrades complex motion behavior into simple behavior, while its reverse process represents the evolution of simple behavior into complex motion behavior. Further, we introduce a dual graphormer combining with the graph structure to more adequately model the temporal dependencies and the mutual spatial interactions. Experimental results on several benchmarks demonstrate that our method achieves much better performance compared to previous state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 歩行者軌道予測タスクはインテリジェントシステムの不可欠な構成要素である。 その用途には、自動運転、ロボットナビゲーション、監視システムの異常検出などに限定されない。 歩行者の行動行動の多様性と複雑な社会的相互作用のため、将来の軌跡を正確に予測することは困難である。 既存のアプローチでは、様々な軌道を生成するためにGANまたはCVAEを採用するのが一般的である。 しかし、GANベースの手法は遅延空間におけるデータを直接モデル化しないため、基礎となるデータ分布に対する完全なサポートが得られず、CVAEベースの手法は、ログのような観測範囲の低い境界を最適化し、学習した分布が基礎となる分布から逸脱する可能性がある。 上記の制限により、既存のアプローチは、しばしば高いバイアスや不正確な軌道を生成する。 本稿では,歩行者軌跡予測(STGlow)のための二重グラフマーを用いた新しい生成フローベースフレームワークを提案する。 従来の手法と異なり,動作動作の正確なログ様相を最適化することで,より正確にデータ分布をモデル化できる。 また,人間の動作行動の進化をシミュレートするための物理的意義も明らかにした。 流れの進行過程は、複雑な動きの挙動を徐々に単純な振る舞いに分解し、逆の過程は複雑な動きの振る舞いへの単純な動きの進化を表す。 さらに,時間依存性と相互空間相互作用をより適切にモデル化するために,グラフ構造と組み合わせた双対グラフマーを導入する。 いくつかのベンチマークによる実験結果から,本手法は従来の最先端手法に比べて性能が向上することが示された。

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