Fugu-MT 論文翻訳(概要): Context-Aware Timewise VAEs for Real-Time Vehicle Trajectory Prediction

論文の概要: Context-Aware Timewise VAEs for Real-Time Vehicle Trajectory Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10873v2
Date: Tue, 21 Mar 2023 00:02:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-23 23:46:44.838751
Title: Context-Aware Timewise VAEs for Real-Time Vehicle Trajectory Prediction
Title（参考訳）: リアルタイム車両軌道予測のためのコンテキスト対応時空間VAE
Authors: Pei Xu, Jean-Bernard Hayet and Ioannis Karamouzas
Abstract要約: マルチモーダル車軌道予測のためのコンテキスト認識手法であるContextVAEを提案する。すべてのテストデータセットにおいて、ContextVAEモデルはトレーニングが高速で、リアルタイムに高品質なマルチモーダル予測を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.640835690336652
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Real-time, accurate prediction of human steering behaviors has wide applications, from developing intelligent traffic systems to deploying autonomous driving systems in both real and simulated worlds. In this paper, we present ContextVAE, a context-aware approach for multi-modal vehicle trajectory prediction. Built upon the backbone architecture of a timewise variational autoencoder, ContextVAE employs a dual attention mechanism for observation encoding that accounts for the environmental context information and the dynamic agents' states in a unified way. By utilizing features extracted from semantic maps during agent state encoding, our approach takes into account both the social features exhibited by agents on the scene and the physical environment constraints to generate map-compliant and socially-aware trajectories. We perform extensive testing on the nuScenes prediction challenge, Lyft Level 5 dataset and Waymo Open Motion Dataset to show the effectiveness of our approach and its state-of-the-art performance. In all tested datasets, ContextVAE models are fast to train and provide high-quality multi-modal predictions in real-time.
Abstract（参考訳）: 人間の操舵行動のリアルタイムで正確な予測には、インテリジェントな交通システムの開発から、実世界とシミュレーション世界の両方における自律運転システムの導入まで、幅広い応用がある。本稿では,マルチモーダル車両軌道予測のためのコンテキスト認識手法であるContextVAEを提案する。 ContextVAEは、時間的に変動するオートエンコーダのバックボーンアーキテクチャに基づいており、環境コンテキスト情報と動的エージェントの状態を統一的に記述する2つのアテンション機構を用いて、エンコーディングを観察する。エージェント状態符号化中の意味マップから抽出した特徴を生かして,現場のエージェントが提示する社会的特徴と物理的環境制約の両方を考慮し,地図に適合した,社会的に認識された軌跡を生成する。私たちは、nuscenes prediction challenge、lyft level 5 dataset、waymo open motion datasetの広範なテストを行い、このアプローチの有効性と最先端のパフォーマンスを示しています。すべてのテストデータセットにおいて、ContextVAEモデルはトレーニングが高速で、リアルタイムに高品質なマルチモーダル予測を提供する。

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