論文の概要: Evaluation of Differentially Constrained Motion Models for Graph-Based Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05116v2
• Date: Mon, 24 Apr 2023 05:56:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 20:22:59.802441
• Title: Evaluation of Differentially Constrained Motion Models for Graph-Based Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: グラフに基づく軌道予測のための差動モデルの評価
• Authors: Theodor Westny, Joel Oskarsson, Bj\"orn Olofsson and Erik Frisk
• Abstract要約: 本研究では,予測課題に対する数値解法と組み合わせた各種動作モデルの性能について検討する。 この研究は、低階積分子モデルのようなより単純なモデルは、正確な予測を達成するために、より複雑な、例えばキネマティックモデルよりも好まれることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1947990549568765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given their flexibility and encouraging performance, deep-learning models are becoming standard for motion prediction in autonomous driving. However, with great flexibility comes a lack of interpretability and possible violations of physical constraints. Accompanying these data-driven methods with differentially-constrained motion models to provide physically feasible trajectories is a promising future direction. The foundation for this work is a previously introduced graph-neural-network-based model, MTP-GO. The neural network learns to compute the inputs to an underlying motion model to provide physically feasible trajectories. This research investigates the performance of various motion models in combination with numerical solvers for the prediction task. The study shows that simpler models, such as low-order integrator models, are preferred over more complex, e.g., kinematic models, to achieve accurate predictions. Further, the numerical solver can have a substantial impact on performance, advising against commonly used first-order methods like Euler forward. Instead, a second-order method like Heun's can greatly improve predictions.
• Abstract（参考訳）: その柔軟性と向上性から、ディープラーニングモデルは自動運転における動き予測の標準になりつつある。 しかし、柔軟性は解釈可能性の欠如と物理的制約の違反が伴う。 物理的に実現可能な軌道を提供するために、これらのデータ駆動方式を差分制約された運動モデルに適合させることは、将来有望な方向である。 この研究の基礎は、以前導入されたグラフニューラルネットワークベースのモデル、MTP-GOである。 ニューラルネットワークは、基礎となる運動モデルへの入力を計算し、物理的に実現可能な軌道を提供する。 本研究では,予測課題に対する数値解法と組み合わせた各種動作モデルの性能について検討する。 この研究は、低次積分器モデルのような単純なモデルは、正確な予測を達成するために、例えば運動モデルのようなより複雑なモデルよりも好まれることを示している。 さらに、数値解法は性能に大きな影響を与え、オイラーフォワードのような一般的な一階法に対して助言することができる。 代わりに、ヒューンのような二階法が予測を大幅に改善することができる。

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