論文の概要: EPG-MGCN: Ego-Planning Guided Multi-Graph Convolutional Network for
Heterogeneous Agent Trajectory Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17027v1
- Date: Wed, 29 Mar 2023 21:14:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-31 15:01:41.734882
- Title: EPG-MGCN: Ego-Planning Guided Multi-Graph Convolutional Network for
Heterogeneous Agent Trajectory Prediction
- Title（参考訳）: EPG-MGCN: Ego-Planning Guided Multi-Graph Convolutional Network for Heterogeneous Agent Trajectory Prediction
- Authors: Zihao Sheng, Zilin Huang, Sikai Chen
- Abstract要約: 本稿では,異種エージェントの軌跡を予測するためのego-planning guided multi-graph convolutional network (EPG-MGCN)を提案する。
EPG-MGCNはまず4つのグラフトポロジを用いて社会的相互作用をモデル化する。
最後に、カテゴリ固有のゲートリカレントユニット(CS-GRU)エンコーダデコーダは、各種類のエージェントに対する将来のトラジェクトリを生成するように設計されている。
- 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 drive safely in complex traffic environments, autonomous vehicles need to
make an accurate prediction of the future trajectories of nearby heterogeneous
traffic agents (i.e., vehicles, pedestrians, bicyclists, etc). Due to the
interactive nature, human drivers are accustomed to infer what the future
situations will become if they are going to execute different maneuvers. To
fully exploit the impacts of interactions, this paper proposes a ego-planning
guided multi-graph convolutional network (EPG-MGCN) to predict the trajectories
of heterogeneous agents using both historical trajectory information and ego
vehicle's future planning information. The EPG-MGCN first models the social
interactions by employing four graph topologies, i.e., distance graphs,
visibility graphs, planning graphs and category graphs. Then, the planning
information of the ego vehicle is encoded by both the planning graph and the
subsequent planning-guided prediction module to reduce uncertainty in the
trajectory prediction. Finally, a category-specific gated recurrent unit
(CS-GRU) encoder-decoder is designed to generate future trajectories for each
specific type of agents. Our network is evaluated on two real-world trajectory
datasets: ApolloScape and NGSIM. The experimental results show that the
proposed EPG-MGCN achieves state-of-the-art performance compared to existing
methods.
- Abstract（参考訳）: 複雑な交通環境で安全に運転するには、近くの異種交通機関(例えば、車両、歩行者、自転車など)の将来の軌道を正確に予測する必要がある。
インタラクティブな性質から、人間ドライバーは、異なる操作を実行する場合、将来の状況がどうなるか推測するのに慣れています。
インタラクションの影響を十分に活用するために,ego-planning guided multi-graph convolutional network (epg-mgcn) を提案する。
EPG-MGCNはまず、距離グラフ、可視グラフ、計画グラフ、カテゴリグラフの4つのグラフトポロジーを用いて、社会的相互作用をモデル化する。
そして、計画グラフとその後の計画誘導予測モジュールとでエゴ車両の計画情報を符号化し、軌道予測の不確実性を低減させる。
最後に、カテゴリ固有のゲートリカレントユニット(CS-GRU)エンコーダデコーダは、各種類のエージェントに対する将来のトラジェクトリを生成するように設計されている。
我々のネットワークは,ApolloScapeとNGSIMの2つの実世界の軌道データセットで評価されている。
実験の結果,提案したEPG-MGCNは既存手法と比較して最先端性能が得られた。
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