論文の概要: MTP-GO: Graph-Based Probabilistic Multi-Agent Trajectory Prediction with Neural ODEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00735v4
• Date: Mon, 11 Dec 2023 09:09:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 03:08:11.782905
• Title: MTP-GO: Graph-Based Probabilistic Multi-Agent Trajectory Prediction with Neural ODEs
• Title（参考訳）: MTP-GO:ニューラルネットワークを用いたグラフベース確率的多エージェント軌道予測
• Authors: Theodor Westny, Joel Oskarsson, Bj\"orn Olofsson and Erik Frisk
• Abstract要約: MTP-GOというモデルを紹介します。 時間グラフニューラルネットワークを使用してシーンを符号化し、基盤となるモーションモデルへの入力を生成する。 結果は,提案モデルが様々なデータセットにまたがる予測能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4169078025984825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Enabling resilient autonomous motion planning requires robust predictions of surrounding road users' future behavior. In response to this need and the associated challenges, we introduce our model titled MTP-GO. The model encodes the scene using temporal graph neural networks to produce the inputs to an underlying motion model. The motion model is implemented using neural ordinary differential equations where the state-transition functions are learned with the rest of the model. Multimodal probabilistic predictions are obtained by combining the concept of mixture density networks and Kalman filtering. The results illustrate the predictive capabilities of the proposed model across various data sets, outperforming several state-of-the-art methods on a number of metrics.
• Abstract（参考訳）: レジリエントな自律運動計画を実現するには、周囲の道路利用者の将来行動の堅牢な予測が必要である。 このニーズと関連する課題に応えて,我々はMTP-GOというモデルを紹介した。 このモデルは、テンポラリグラフニューラルネットワークを使用してシーンをエンコードし、基盤となる動きモデルへの入力を生成する。 運動モデルは、状態遷移関数がモデルの残りの部分で学習される神経常微分方程式を用いて実装される。 多モード確率予測は混合密度ネットワークとカルマンフィルタの概念を組み合わせることで得られる。 その結果,提案モデルの予測性能が様々なデータセットにまたがって示され,複数の測定値において最先端の手法を上回った。

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