論文の概要: FJMP: Factorized Joint Multi-Agent Motion Prediction over Learned Directed Acyclic Interaction Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16197v2
• Date: Wed, 5 Apr 2023 00:23:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 15:57:09.525592
• Title: FJMP: Factorized Joint Multi-Agent Motion Prediction over Learned Directed Acyclic Interaction Graphs
• Title（参考訳）: FJMP:学習直交非周期相互作用グラフ上の因子付き多重エージェント運動予測
• Authors: Luke Rowe, Martin Ethier, Eli-Henry Dykhne, Krzysztof Czarnecki
• Abstract要約: 対話型運転シナリオのためのFJMP(Factized Joint Motion Prediction)フレームワークを提案する。 FJMPは、非分解的アプローチよりも正確でシーンに一貫性のある関節軌道予測を生成する。 FJMPはInterActionデータセットのマルチエージェントテストリーダーボードで1位である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.63314005149641
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting the future motion of road agents is a critical task in an autonomous driving pipeline. In this work, we address the problem of generating a set of scene-level, or joint, future trajectory predictions in multi-agent driving scenarios. To this end, we propose FJMP, a Factorized Joint Motion Prediction framework for multi-agent interactive driving scenarios. FJMP models the future scene interaction dynamics as a sparse directed interaction graph, where edges denote explicit interactions between agents. We then prune the graph into a directed acyclic graph (DAG) and decompose the joint prediction task into a sequence of marginal and conditional predictions according to the partial ordering of the DAG, where joint future trajectories are decoded using a directed acyclic graph neural network (DAGNN). We conduct experiments on the INTERACTION and Argoverse 2 datasets and demonstrate that FJMP produces more accurate and scene-consistent joint trajectory predictions than non-factorized approaches, especially on the most interactive and kinematically interesting agents. FJMP ranks 1st on the multi-agent test leaderboard of the INTERACTION dataset.
• Abstract（参考訳）: 自動運転パイプラインでは,道路エージェントの将来の動きを予測することが重要な課題である。 本研究では,マルチエージェント運転シナリオにおけるシーンレベル,あるいはジョイント,将来の軌道予測を生成する問題に対処する。 そこで我々はFJMP(Factized Joint Motion Prediction framework for multi-agent Interactive driving scenarios)を提案する。 FJMPは将来のシーン相互作用のダイナミクスをスパース指向の相互作用グラフとしてモデル化する。 次に,グラフを有向非巡回グラフ(DAG)に抽出し,有向非巡回グラフニューラルネットワーク(DAGNN)を用いて結合将来の軌跡を復号するDAGの部分順序に従って,連成予測タスクを境界および条件付き予測列に分解する。 インタラクションとargoverse 2データセットの実験を行い、fjmpが非リファクタリングアプローチ、特に最もインタラクティブでキネマティックに興味深いエージェントよりも正確でシーン一貫性のあるジョイント軌道予測を生成することを実証する。 FJMPはInterActionデータセットのマルチエージェントテストリーダーボードで1位である。

関連論文リスト

• FIMP: Future Interaction Modeling for Multi-Agent Motion Prediction [18.10147252674138]
  動作予測(FIMP)のための未来のインタラクションモデリングを提案し,その将来的なインタラクションをエンドツーエンドで捉える。 実験により,今後のインタラクションモデリングにより性能が著しく向上し,Argoverseモーション予測ベンチマークの性能が向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T14:41:55Z)
• FFINet: Future Feedback Interaction Network for Motion Forecasting [46.247396728154904]
  本稿では、軌道予測のための現在の観測と潜在的な未来の相互作用を集約する、新しいFuture Feedback Interaction Network(FFINet)を提案する。 我々のFFINetはArgoverse 1とArgoverse 2の動作予測ベンチマークの最先端性能を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-08T07:57:29Z)
• BiFF: Bi-level Future Fusion with Polyline-based Coordinate for Interactive Trajectory Prediction [23.895217477379653]
  対話エージェント間の相互作用を捉えるために,Bi-level Future Fusion (BiFF)を提案する。 具体的には、BiFFは高レベルの将来の意図と低レベルの将来の行動とを融合させる。 BiFFはOpen Motionデータセットのインタラクティブな予測ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-25T08:11:43Z)
• EPG-MGCN: Ego-Planning Guided Multi-Graph Convolutional Network for Heterogeneous Agent Trajectory Prediction [0.0]
  本稿では,異種エージェントの軌跡を予測するためのego-planning guided multi-graph convolutional network (EPG-MGCN)を提案する。 EPG-MGCNはまず4つのグラフトポロジを用いて社会的相互作用をモデル化する。 最後に、カテゴリ固有のゲートリカレントユニット(CS-GRU)エンコーダデコーダは、各種類のエージェントに対する将来のトラジェクトリを生成するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-29T21:14:05Z)
• A Hierarchical Hybrid Learning Framework for Multi-agent Trajectory Prediction [4.181632607997678]
  深層学習(DL)と強化学習(RL)の階層的ハイブリッドフレームワークを提案する。 DLの段階では、トラフィックシーンは、トランスフォーマースタイルのGNNが異種相互作用を符号化するために採用される複数の中間スケールの異種グラフに分割される。 RLの段階では、DLの段階で予測される重要な将来点を利用して、交通シーンを局所的なサブシーンに分割する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-22T02:47:42Z)
• JFP: Joint Future Prediction with Interactive Multi-Agent Modeling for Autonomous Driving [12.460224193998362]
  構造化されたグラフィカルモデルの定式化において,エージェント同士の相互作用を直接学習するエンド・ツー・エンドのトレーニング可能なモデルを提案する。 提案手法は,単エージェントトラジェクタのトラジェクタとトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタの性能を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-16T20:59:21Z)
• Deep Interactive Motion Prediction and Planning: Playing Games with Motion Prediction Models [162.21629604674388]
  本研究は,新しい対話型マルチエージェントニューラルネットワークポリシを予測モデルの一部として使用するゲーム理論モデル予測制御器(MPC)を提案する。 本手法の成功の基礎は,周辺エージェントの状態と地図情報に基づいて車両を操縦できる,新しいマルチエージェントポリシーネットワークの設計である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-05T17:58:18Z)
• SGCN:Sparse Graph Convolution Network for Pedestrian Trajectory Prediction [64.16212996247943]
  歩行者軌道予測のためのスパースグラフ畳み込みネットワーク(SGCN)を提案する。 具体的には、SGCNはスパース指向の相互作用をスパース指向の空間グラフと明確にモデル化し、適応的な相互作用歩行者を捉える。 可視化は,歩行者の適応的相互作用とその運動特性を捉えることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-04T03:17:42Z)
• Instance-Aware Predictive Navigation in Multi-Agent Environments [93.15055834395304]
  エージェント間の相互作用と将来のシーン構造を予測するIPC(Instance-Aware Predictive Control)アプローチを提案する。 我々は,ego中心の視点でエージェント間のインタラクションを推定するために,新しいマルチインスタンスイベント予測モジュールを採用する。 シーンレベルとインスタンスレベルの両方の予測状態をより有効活用するために、一連のアクションサンプリング戦略を設計します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-14T22:21:25Z)
• SMART: Simultaneous Multi-Agent Recurrent Trajectory Prediction [72.37440317774556]
  本稿では,将来の軌道予測における2つの重要な課題に対処する手法を提案する。 エージェントの数に関係なく、トレーニングデータと予測と一定時間の推測の両方において、マルチモーダリティ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-26T08:17:10Z)
• Implicit Latent Variable Model for Scene-Consistent Motion Forecasting [78.74510891099395]
  本稿では,センサデータから直接複雑な都市交通のシーン一貫性のある動き予測を学習することを目的とする。 我々は、シーンを相互作用グラフとしてモデル化し、強力なグラフニューラルネットワークを用いてシーンの分散潜在表現を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-23T14:31:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。