論文の概要: ProphNet: Efficient Agent-Centric Motion Forecasting with Anchor-Informed Proposals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12071v3
• Date: Wed, 28 Jun 2023 22:25:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 19:17:26.697424
• Title: ProphNet: Efficient Agent-Centric Motion Forecasting with Anchor-Informed Proposals
• Title（参考訳）: ProphNet: アンカーインフォームド提案による効率的なエージェント中心運動予測
• Authors: Xishun Wang, Tong Su, Fang Da, Xiaodong Yang
• Abstract要約: モーション予測は自動運転システムにおいて重要なモジュールである。 マルチソース入力の不均一性、エージェント動作のマルチモーダリティ、オンボードデプロイメントに必要な低レイテンシのため、このタスクは極めて難しい。 本稿では,効率的なマルチモーダル動作予測のためのアンカー情報を用いたエージェント中心モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.927103549481412
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motion forecasting is a key module in an autonomous driving system. Due to the heterogeneous nature of multi-sourced input, multimodality in agent behavior, and low latency required by onboard deployment, this task is notoriously challenging. To cope with these difficulties, this paper proposes a novel agent-centric model with anchor-informed proposals for efficient multimodal motion prediction. We design a modality-agnostic strategy to concisely encode the complex input in a unified manner. We generate diverse proposals, fused with anchors bearing goal-oriented scene context, to induce multimodal prediction that covers a wide range of future trajectories. Our network architecture is highly uniform and succinct, leading to an efficient model amenable for real-world driving deployment. Experiments reveal that our agent-centric network compares favorably with the state-of-the-art methods in prediction accuracy, while achieving scene-centric level inference latency.
• Abstract（参考訳）: モーション予測は自動運転システムにおいて重要なモジュールである。 マルチソース入力の異質性、エージェントの動作におけるマルチモダリティ、オンボード配置に必要な低レイテンシのため、このタスクは悪名高い課題である。 このような問題に対処するため,本研究では,効率的なマルチモーダル動作予測のためのアンカーインフォームド提案を用いたエージェント中心モデルを提案する。 複雑な入力を簡潔に統一的に符号化するモダリティ非依存戦略を設計する。 我々は,目標志向のシーンコンテキストを持つアンカーと融合した多様な提案を生成し,幅広い将来の軌跡をカバーするマルチモーダル予測を誘導する。 我々のネットワークアーキテクチャは高度に均一で簡潔であり、現実の運転環境に適応できる効率的なモデルに繋がる。 実験により,エージェント中心のネットワークは予測精度において最先端の手法と好適に比較され,シーン中心レベルの推論レイテンシが達成された。

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