論文の概要: Self-Aware Trajectory Prediction for Safe Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09147v1
• Date: Tue, 16 May 2023 03:53:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 16:23:59.376815
• Title: Self-Aware Trajectory Prediction for Safe Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 安全自動運転のための自己認識軌道予測
• Authors: Wenbo Shao, Jun Li, Hong Wang
• Abstract要約: 軌道予測は、自動運転ソフトウェアスタックの重要なコンポーネントの1つである。 本稿では,自己認識軌道予測手法を提案する。 提案手法は, 自己認識, メモリフットプリント, リアルタイム性能で良好に動作した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.868681330733764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trajectory prediction is one of the key components of the autonomous driving software stack. Accurate prediction for the future movement of surrounding traffic participants is an important prerequisite for ensuring the driving efficiency and safety of intelligent vehicles. Trajectory prediction algorithms based on artificial intelligence have been widely studied and applied in recent years and have achieved remarkable results. However, complex artificial intelligence models are uncertain and difficult to explain, so they may face unintended failures when applied in the real world. In this paper, a self-aware trajectory prediction method is proposed. By introducing a self-awareness module and a two-stage training process, the original trajectory prediction module's performance is estimated online, to facilitate the system to deal with the possible scenario of insufficient prediction function in time, and create conditions for the realization of safe and reliable autonomous driving. Comprehensive experiments and analysis are performed, and the proposed method performed well in terms of self-awareness, memory footprint, and real-time performance, showing that it may serve as a promising paradigm for safe autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 軌道予測は自動運転ソフトウェアスタックの重要なコンポーネントの1つである。 知的車両の運転効率と安全性を確保するためには,周辺交通参加者の将来行動の正確な予測が重要な前提条件である。 近年、人工知能に基づく軌道予測アルゴリズムが広く研究され、応用され、驚くべき結果が得られた。 しかし、複雑な人工知能モデルは不確かで説明が難しいため、現実の世界に当てはまると意図しない失敗に直面する可能性がある。 本稿では,自己認識軌道予測手法を提案する。 自己認識モジュールと2段階のトレーニングプロセスを導入することで、元の軌道予測モジュールのパフォーマンスをオンラインで推定し、システムが時間内に不十分な予測関数のシナリオに対処し、安全で信頼性の高い自動運転を実現するための条件を作成する。 総合的な実験と解析を行い,提案手法は自己認識,メモリフットプリント,リアルタイム性能の面で良好に動作し,安全な自動運転のための有望なパラダイムとして機能することを示した。

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