論文の概要: Social Occlusion Inference with Vectorized Representation for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10385v1
• Date: Sat, 18 Mar 2023 10:44:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 19:47:16.205499
• Title: Social Occlusion Inference with Vectorized Representation for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律運転のためのベクトル表現を用いた社会咬合推定
• Authors: Bochao Huang and Pin
• Abstract要約: 本稿では,エージェント・トラジェクトリとシーン・コンテキストから,エゴカーの視点を表す占有グリッド・マップ (OGM) へのマッピングを学習する,新しいソーシャル・オクルージョン・推論手法を提案する。 ベクトル化表現の性能を検証するため,完全トランスフォーマーエンコーダデコーダアーキテクチャに基づくベースラインを設計する。 我々は,現状の成果よりも優れるInterActionデータセットにおいて,符号なしの交差点に対するアプローチを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous vehicles must be capable of handling the occlusion of the environment to ensure safe and efficient driving. In urban environment, occlusion often arises due to other vehicles obscuring the perception of the ego vehicle. Since the occlusion condition can impact the trajectories of vehicles, the behavior of other vehicles is helpful in making inferences about the occlusion as a remedy for perceptual deficiencies. This paper introduces a novel social occlusion inference approach that learns a mapping from agent trajectories and scene context to an occupancy grid map (OGM) representing the view of ego vehicle. Specially, vectorized features are encoded through the polyline encoder to aggregate features of vectors into features of polylines. A transformer module is then utilized to model the high-order interactions of polylines. Importantly, occlusion queries are proposed to fuse polyline features and generate the OGM without the input of visual modality. To verify the performance of vectorized representation, we design a baseline based on a fully transformer encoder-decoder architecture mapping the OGM with occlusion and historical trajectories information to the ground truth OGM. We evaluate our approach on an unsignalized intersection in the INTERACTION dataset, which outperforms the state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車は、安全かつ効率的な運転を確保するために、環境の閉塞を処理できる必要がある。 都市環境においては、エゴ車両の知覚を損なう他の車両による閉塞が発生することが多い。 閉塞状態は車両の軌道に影響を及ぼす可能性があるため、他の車両の挙動は、閉塞を知覚障害の治療法として推測するのに役立つ。 本稿では,エージェントの軌跡とシーンの文脈からエゴ車両の視点を表す占有グリッドマップ(occupancy grid map,ogm)へのマッピングを学習する新しい社会咬合推定手法を提案する。 特に、ベクトル化された特徴はポリラインエンコーダを介して符号化され、ベクトルの特徴をポリラインの特徴に集約する。 次にトランスフォーマーモジュールを使用してポリラインの高次相互作用をモデル化する。 重要なことは、ポリリンの特徴を融合させ、視覚的モダリティを入力せずにOGMを生成するために、オクルージョンクエリを提案することである。 ベクトル化表現の性能を検証するために, 完全トランスフォーマーエンコーダ-デコーダアーキテクチャに基づくベースラインの設計を行い, ogmをオクルージョンにマッピングし, 歴史的軌跡情報をグランド・トゥルートogmにマッピングする。 我々は,現状の成果よりも優れるInterActionデータセットにおける無署名の交差点に対するアプローチを評価する。

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