論文の概要: Trajectory-Prediction with Vision: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13354v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 01:06:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-25 02:31:51.855657
• Title: Trajectory-Prediction with Vision: A Survey
• Title（参考訳）: 視力による軌道予測:サーベイ
• Authors: Apoorv Singh
• Abstract要約: 軌道予測は極めて困難な課題であり、最近自動運転車研究コミュニティで注目を集めている。 優れた予測モデルでは、道路上の衝突を防止でき、従って自動運転車の最終的な目標である衝突速度は、数百万マイル毎の衝突である。 我々は,関連アルゴリズムを異なるクラスに分類し,軌道予測研究分野のトレンドを追究する。
• 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: To plan a safe and efficient route, an autonomous vehicle should anticipate future trajectories of other agents around it. Trajectory prediction is an extremely challenging task which recently gained a lot of attention in the autonomous vehicle research community. Trajectory-prediction forecasts future state of all the dynamic agents in the scene given their current and past states. A good prediction model can prevent collisions on the road, and hence the ultimate goal for autonomous vehicles: Collision rate: collisions per Million miles. The objective of this paper is to provide an overview of the field trajectory-prediction. We categorize the relevant algorithms into different classes so that researchers can follow through the trends in the trajectory-prediction research field. Moreover we also touch upon the background knowledge required to formulate a trajectory-prediction problem.
• Abstract（参考訳）: 安全で効率的なルートを計画するには、自動運転車は周囲の他のエージェントの将来の軌道を予測する必要がある。 軌道予測は、最近自動運転車研究コミュニティで注目を集めた非常に困難なタスクである。 軌道予測は、現在の状態と過去の状態から、シーン内のすべての動的エージェントの将来の状態を予測する。 良い予測モデルは、道路上の衝突を防ぐことができ、したがって自動運転車の最終的な目標である衝突速度:数百万マイル毎の衝突。 本研究の目的は, フィールド軌道予測の概観を提供することである。 関連するアルゴリズムを異なるクラスに分類し、研究者が軌道予測研究分野のトレンドを追跡できるようにします。 さらに,軌道予測問題の定式化に必要な背景知識にも触れる。

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