論文の概要: FollowMe: Vehicle Behaviour Prediction in Autonomous Vehicle Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06121v1
• Date: Wed, 12 Apr 2023 19:05:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 16:28:10.682736
• Title: FollowMe: Vehicle Behaviour Prediction in Autonomous Vehicle Settings
• Title（参考訳）: followme:自動運転車の設定における車両挙動予測
• Authors: Abduallah Mohamed, Jundi Liu, Linda Ng Boyle, Christian Claudel
• Abstract要約: 我々は、動きと振舞いの予測問題を提供する新しいデータセット、FollowMeデータセットを紹介した。 本稿では,FollowMe-STGCNNの設計上の利点について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.294014185517203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An ego vehicle following a virtual lead vehicle planned route is an essential component when autonomous and non-autonomous vehicles interact. Yet, there is a question about the driver's ability to follow the planned lead vehicle route. Thus, predicting the trajectory of the ego vehicle route given a lead vehicle route is of interest. We introduce a new dataset, the FollowMe dataset, which offers a motion and behavior prediction problem by answering the latter question of the driver's ability to follow a lead vehicle. We also introduce a deep spatio-temporal graph model FollowMe-STGCNN as a baseline for the dataset. In our experiments and analysis, we show the design benefits of FollowMe-STGCNN in capturing the interactions that lie within the dataset. We contrast the performance of FollowMe-STGCNN with prior motion prediction models showing the need to have a different design mechanism to address the lead vehicle following settings.
• Abstract（参考訳）: 仮想リード車両計画ルートに続くエゴ車両は、自律車と非自律車との相互作用において必須の要素である。 しかし、ドライバーが計画されたリード車両の経路をたどる能力については疑問がある。 したがって、リード車両経路を与えられたエゴ車両経路の軌跡の予測が注目される。 本研究では,運転者が先頭車両に追従する能力について,後者の質問に答えることで行動・行動予測問題を実現する,新しいデータセットである followme dataset を提案する。 また、データセットのベースラインとして、深部時空間グラフモデルFollowMe-STGCNNを導入する。 実験と分析では,FollowMe-STGCNNがデータセット内のインタラクションをキャプチャする際の利点を示す。 先行運動予測モデルと比較し,先行運動予測モデルでは,先行車両に追従する状況に対応するための異なる設計機構が必要であることを示した。

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