論文の概要: Holistic Graph-based Motion Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13545v2
• Date: Tue, 20 Jun 2023 09:58:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 04:10:20.403894
• Title: Holistic Graph-based Motion Prediction
• Title（参考訳）: 全体グラフに基づく動き予測
• Authors: Daniel Grimm, Philip Sch\"orner, Moritz Dre{\ss}ler, J.-Marius Z\"ollner
• Abstract要約: ヘテロジニアスな全体グラフ表現に基づくグラフに基づく動き予測の新しい手法を提案する。 情報は異なるタイプのノードとエッジを通じてエンコードされ、どちらも任意の機能でリッチ化されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.365702128814616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Motion prediction for automated vehicles in complex environments is a difficult task that is to be mastered when automated vehicles are to be used in arbitrary situations. Many factors influence the future motion of traffic participants starting with traffic rules and reaching from the interaction between each other to personal habits of human drivers. Therefore we present a novel approach for a graph-based prediction based on a heterogeneous holistic graph representation that combines temporal information, properties and relations between traffic participants as well as relations with static elements like the road network. The information are encoded through different types of nodes and edges that both are enriched with arbitrary features. We evaluated the approach on the INTERACTION and the Argoverse dataset and conducted an informative ablation study to demonstrate the benefit of different types of information for the motion prediction quality.
• Abstract（参考訳）: 複雑な環境での自動運転車の動作予測は、任意の状況で自動走行車を使用する場合のマスタリングが難しい作業である。 多くの要因は、交通規則から始まる交通参加者の将来の動きや、人間ドライバーの個人的な習慣との相互作用に影響を及ぼす。 そこで本研究では,トラヒック参加者間の時間的情報,特性,関係,および道路網などの静的要素との関係を結合した不均質な全体的グラフ表現に基づくグラフに基づく予測手法を提案する。 情報は異なるタイプのノードとエッジを通じてエンコードされ、どちらも任意の機能で濃縮される。 本研究は,インタラクションとargoverseデータセットに対するアプローチを評価し,様々な種類の情報による運動予測品質の利点を示すための情報的アブレーション実験を行った。

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