論文の概要: Uncertainty-Aware Pedestrian Trajectory Prediction via Distributional Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08367v2
- Date: Sat, 11 May 2024 15:35:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 01:51:46.786292
- Title: Uncertainty-Aware Pedestrian Trajectory Prediction via Distributional Diffusion
- Title（参考訳）: 分布拡散による不確実性を考慮した歩行者軌道予測
- Authors: Yao Liu, Zesheng Ye, Rui Wang, Binghao Li, Quan Z. Sheng, Lina Yao,
- Abstract要約: モデルに依存しない不確実性を考慮した歩行者軌道予測手法を提案する。
従来の研究とは異なり、予測性は明示的な分布に変換され、予測可能な将来の軌道を生成することができる。
私たちのフレームワークは、さまざまなニューラルネットアーキテクチャと互換性があります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.715578412088327
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Tremendous efforts have been put forth on predicting pedestrian trajectory with generative models to accommodate uncertainty and multi-modality in human behaviors. An individual's inherent uncertainty, e.g., change of destination, can be masked by complex patterns resulting from the movements of interacting pedestrians. However, latent variable-based generative models often entangle such uncertainty with complexity, leading to limited either latent expressivity or predictive diversity. In this work, we propose to separately model these two factors by implicitly deriving a flexible latent representation to capture intricate pedestrian movements, while integrating predictive uncertainty of individuals with explicit bivariate Gaussian mixture densities over their future locations. More specifically, we present a model-agnostic uncertainty-aware pedestrian trajectory prediction framework, parameterizing sufficient statistics for the mixture of Gaussians that jointly comprise the multi-modal trajectories. We further estimate these parameters of interest by approximating a denoising process that progressively recovers pedestrian movements from noise. Unlike previous studies, we translate the predictive stochasticity to explicit distributions, allowing it to readily generate plausible future trajectories indicating individuals' self-uncertainty. Moreover, our framework is compatible with different neural net architectures. We empirically show the performance gains over state-of-the-art even with lighter backbones, across most scenes on two public benchmarks.
- Abstract（参考訳）: 人間行動の不確実性や多様性に対応するため、歩行者軌道を生成モデルで予測する努力が続けられている。
個人固有の不確実性、例えば目的地の変更は、相互作用する歩行者の動きから生じる複雑なパターンによって隠蔽される。
しかし、潜伏変数に基づく生成モデルは、しばしばそのような不確実性を複雑さと絡み合い、潜伏表現率または予測多様性に制限される。
本研究では,2つの要因を個別にモデル化し,複雑な歩行者の動きを捉えるための柔軟な潜伏表現を暗黙的に導き出すとともに,2変数のガウス混合密度を持つ個体の予測的不確かさを将来の場所に組み込むことを提案する。
具体的には,マルチモーダル軌道を構成するガウスの混合に対する十分な統計量のパラメータ化を行う,モデルに依存しない不確実性を考慮した歩行者軌道予測フレームワークを提案する。
さらに、騒音から歩行者の動きを段階的に回復する認知過程を近似することにより、これらのパラメーターを推定する。
従来の研究とは異なり、予測確率性は明示的な分布に変換され、個人の自己不確実性を示す妥当な将来の軌跡を容易に生成できる。
さらに、我々のフレームワークは異なるニューラルネットアーキテクチャと互換性がある。
2つの公開ベンチマークのほとんどの場面で、より軽いバックボーンでさえ、最先端のパフォーマンス向上を実証的に示す。
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