論文の概要: A Non-autoregressive Multi-Horizon Flight Trajectory Prediction Framework with Gray Code Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01658v3
- Date: Tue, 30 Apr 2024 01:00:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 20:17:07.614699
- Title: A Non-autoregressive Multi-Horizon Flight Trajectory Prediction Framework with Gray Code Representation
- Title（参考訳）: グレーコード表現を用いた非自己回帰型多方向飛行軌道予測フレームワーク
- Authors: Dongyue Guo, Zheng Zhang, Zhen Yan, Jianwei Zhang, Yi Lin,
- Abstract要約: FlightBERT++と呼ばれる新しいフレームワークが提案されている。
提案するフレームワークは,汎用エンコーダデコーダアーキテクチャによって実装されている。
実験の結果,提案フレームワークはFTP性能と計算効率の両面において,競合する基本性能を上回る性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.29608316753389
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Flight Trajectory Prediction (FTP) is an essential task in Air Traffic Control (ATC), which can assist air traffic controllers in managing airspace more safely and efficiently. Existing approaches generally perform multi-horizon FTP tasks in an autoregressive manner, thereby suffering from error accumulation and low-efficiency problems. In this paper, a novel framework, called FlightBERT++, is proposed to i) forecast multi-horizon flight trajectories directly in a non-autoregressive way, and ii) improve the limitation of the binary encoding (BE) representation in the FlightBERT framework. Specifically, the proposed framework is implemented by a generalized encoder-decoder architecture, in which the encoder learns the temporal-spatial patterns from historical observations and the decoder predicts the flight status for the future horizons. Compared to conventional architecture, an innovative horizon-aware contexts generator is dedicatedly designed to consider the prior horizon information, which further enables non-autoregressive multi-horizon prediction. Additionally, the Gray code representation and the differential prediction paradigm are designed to cope with the high-bit misclassifications of the BE representation, which significantly reduces the outliers in the predictions. Moreover, a differential prompted decoder is proposed to enhance the capability of the differential predictions by leveraging the stationarity of the differential sequence. Extensive experiments are conducted to validate the proposed framework on a real-world flight trajectory dataset. The experimental results demonstrated that the proposed framework outperformed the competitive baselines in both FTP performance and computational efficiency.
- Abstract（参考訳）: フライトトラジェクトリ予測(Flight Trajectory Prediction, FTP)は、航空管制官がより安全かつ効率的に空域を管理するのを支援する航空交通管制(ATC)において重要な課題である。
既存のアプローチは、通常、自動回帰方式でマルチ水平FTPタスクを実行するため、エラーの蓄積や効率の低い問題に悩まされる。
本稿では,FlightBERT++と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
一 自己回帰的でない方法で直接マルチホライゾン飛行軌道を予知すること。
ii) FlightBERTフレームワークにおけるバイナリエンコーディング(BE)表現の制限を改善する。
具体的には,エンコーダが歴史的観測から時間空間パターンを学習し,デコーダが将来の地平線の飛行状況を予測する,一般化エンコーダデコーダアーキテクチャによって実装される。
従来のアーキテクチャと比較して、先進的な水平方向情報を考えるために革新的な水平方向対応コンテキスト生成器が設計されており、さらに非自己回帰的マルチ水平方向予測を可能にする。
さらに、グレイ符号表現と微分予測パラダイムは、BE表現の高ビットの誤分類に対処するように設計されており、予測における外れ値を大幅に減少させる。
さらに、差分列の定常性を利用して、差分予測の能力を高めるために、差分誘導復号器を提案する。
実世界の飛行軌跡データセット上で提案した枠組みを検証するため,大規模な実験を行った。
実験の結果,提案フレームワークはFTP性能と計算効率の両面において,競合する基本性能よりも優れていた。
関連論文リスト
- Adapting to Length Shift: FlexiLength Network for Trajectory Prediction [53.637837706712794]
軌道予測は、自律運転、ロボット工学、シーン理解など、様々な応用において重要な役割を果たしている。
既存のアプローチは主に、一般に標準入力時間を用いて、公開データセットの予測精度を高めるために、コンパクトなニューラルネットワークの開発に重点を置いている。
本稿では,様々な観測期間に対する既存の軌道予測の堅牢性を高めるための,汎用的で効果的なフレームワークFlexiLength Network(FLN)を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-31T17:18:57Z) - Certified Human Trajectory Prediction [66.1736456453465]
交通予知は自動運転車に不可欠な役割を担っている。
本稿では,軌道予測作業に適した認証手法を提案する。
非有界出力や変異モダリティを含む、軌道予測に関連する固有の課題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-20T17:41:35Z) - A Novel Deep Neural Network for Trajectory Prediction in Automated
Vehicles Using Velocity Vector Field [12.067838086415833]
本稿では,データ駆動学習に基づく手法と,自然に着想を得た概念から生成された速度ベクトル場(VVF)を組み合わせた軌道予測手法を提案する。
精度は、正確な軌道予測のための過去の観測の長い歴史の要求を緩和する観測窓の減少と一致している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-19T22:14:52Z) - GIFD: A Generative Gradient Inversion Method with Feature Domain
Optimization [52.55628139825667]
Federated Learning(FL)は、クライアントのプライバシを保護するための有望な分散機械学習フレームワークとして登場した。
近年の研究では、事前学習された生成逆ネットワーク(GAN)を事前知識として活用することにより、攻撃者が共有勾配を逆転し、FLシステムに対する機密データを回復できることが示されている。
textbfGradient textbfInversion over textbfFeature textbfDomains (GIFD)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-09T04:34:21Z) - SIA-FTP: A Spoken Instruction Aware Flight Trajectory Prediction
Framework [8.538029298967707]
音声通信による地上交渉は、航空交通制御(ATC)の安全と効率を確保するための重要な前提条件である。
既存の飛行軌道予測アプローチは、主に歴史的軌道の飛行状態に依存する。
SIA-FTPと呼ばれる音声命令対応FTPフレームワークが提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-02T08:28:55Z) - Traj-MAE: Masked Autoencoders for Trajectory Prediction [69.7885837428344]
軌道予測は、危険を予測して信頼性の高い自動運転システムを構築する上で重要な課題である。
本稿では,運転環境におけるエージェントの複雑な動作をよりよく表現する,軌道予測のための効率的なマスク付きオートエンコーダを提案する。
複数エージェント設定と単一エージェント設定の両方の実験結果から,Traj-MAEが最先端手法と競合する結果が得られることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-12T16:23:27Z) - Towards Long-Term Time-Series Forecasting: Feature, Pattern, and
Distribution [57.71199089609161]
長期的時系列予測(LTTF)は、風力発電計画など、多くのアプリケーションで需要が高まっている。
トランスフォーマーモデルは、高い計算自己認識機構のため、高い予測能力を提供するために採用されている。
LTTFの既存の手法を3つの面で区別する,Conformer という,効率的なTransformer ベースモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-05T13:59:29Z) - Phased Flight Trajectory Prediction with Deep Learning [8.898269198985576]
過去10年間で民間航空会社や民間機が前例のない増加を遂げたことは、航空交通管理の課題となっている。
正確な飛行軌跡予測は、安全かつ秩序ある飛行の決定に寄与する航空輸送管理において非常に重要である。
本研究では,大型旅客・輸送航空機の飛行軌道予測における最先端手法よりも優れた位相付き飛行軌道予測フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-17T02:16:02Z) - Multi-Airport Delay Prediction with Transformers [0.0]
TFT(Temporal Fusion Transformer)は、複数の空港での出発と到着の遅れを同時に予測するために提案された。
このアプローチは、予測時に既知の入力の複雑な時間的ダイナミクスをキャプチャし、選択された遅延メトリクスを4時間先まで予測することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-04T21:58:11Z) - Congestion-aware Multi-agent Trajectory Prediction for Collision
Avoidance [110.63037190641414]
渋滞パターンを明示的に学習し、新しい「センス--学習--Reason--予測」フレームワークを考案する。
学習段階を2段階に分解することで、「学生」は「教師」から文脈的手がかりを学習し、衝突のない軌跡を生成する。
実験では,提案モデルが合成データセットにおいて衝突のない軌道予測を生成できることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-26T02:42:33Z) - BiTraP: Bi-directional Pedestrian Trajectory Prediction with Multi-modal
Goal Estimation [28.10445924083422]
BiTraPはCVAEに基づく目標条件付き双方向マルチモーダル軌道予測手法である。
BiTraPは、FPV(First-person view)とBEV(Bird's-eye view)の両方のシナリオに一般化し、最先端の結果を10～50%上回る。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-29T02:40:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。