論文の概要: Robustness Benchmark of Road User Trajectory Prediction Models for Automated Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01895v1
• Date: Tue, 4 Apr 2023 15:47:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 13:21:51.140362
• Title: Robustness Benchmark of Road User Trajectory Prediction Models for Automated Driving
• Title（参考訳）: 自動走行のための道路利用者軌道予測モデルのロバスト性ベンチマーク
• Authors: Manuel Mu\~noz S\'anchez, Emilia Silvas, Jos Elfring, Ren\'e van de Molengraft
• Abstract要約: 車両内のモデル展開中に観測される機能不全をシミュレートする摂動に対して、機械学習モデルをベンチマークする。 同様の摂動を持つモデルのトレーニングは、パフォーマンスの劣化を効果的に低減し、エラーは+87.5%まで増加する。 効果的な緩和戦略であるにもかかわらず、トレーニング中の摂動によるデータ拡張は、予期せぬ摂動に対する堅牢性を保証するものではない、と我々は主張する。
• 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: Accurate and robust trajectory predictions of road users are needed to enable safe automated driving. To do this, machine learning models are often used, which can show erratic behavior when presented with previously unseen inputs. In this work, two environment-aware models (MotionCNN and MultiPath++) and two common baselines (Constant Velocity and an LSTM) are benchmarked for robustness against various perturbations that simulate functional insufficiencies observed during model deployment in a vehicle: unavailability of road information, late detections, and noise. Results show significant performance degradation under the presence of these perturbations, with errors increasing up to +1444.8\% in commonly used trajectory prediction evaluation metrics. Training the models with similar perturbations effectively reduces performance degradation, with error increases of up to +87.5\%. We argue that despite being an effective mitigation strategy, data augmentation through perturbations during training does not guarantee robustness towards unforeseen perturbations, since identification of all possible on-road complications is unfeasible. Furthermore, degrading the inputs sometimes leads to more accurate predictions, suggesting that the models are unable to learn the true relationships between the different elements in the data.
• Abstract（参考訳）: 安全な自動運転を実現するためには,道路利用者の正確な軌道予測が必要である。 これを実現するために、機械学習モデルが頻繁に使用され、以前は目に見えない入力で提示された場合、不規則な振る舞いを示すことができる。 本研究では,2つの環境意識モデル (MotionCNNとMultiPath++) と2つの共通ベースライン (Constant VelocityとLSTM) を,車両内のモデル展開中に観測される機能的不整合をシミュレートする様々な摂動に対する堅牢性についてベンチマークする。 結果は、これらの摂動の存在下では著しい性能低下を示し、一般的に用いられる軌道予測評価指標では誤差が+1444.8\%まで増加した。 同様の摂動を持つモデルのトレーニングは、パフォーマンスの劣化を効果的に低減し、エラーは+87.5\%まで増加する。 我々は、効果的な緩和戦略であるにもかかわらず、訓練中の摂動によるデータの増強は予期せぬ摂動に対する堅牢性を保証するものではないと主張している。 さらに、入力を劣化させると、より正確な予測が起こり、モデルがデータの異なる要素間の真の関係を学習できないことを示唆する。

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