Fugu-MT 論文翻訳(概要): Video Killed the HD-Map: Predicting Multi-Agent Behavior Directly From Aerial Images

論文の概要: Video Killed the HD-Map: Predicting Multi-Agent Behavior Directly From Aerial Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11856v2
Date: Wed, 20 Sep 2023 00:09:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-21 22:35:36.603293
Title: Video Killed the HD-Map: Predicting Multi-Agent Behavior Directly From Aerial Images
Title（参考訳）: 空中画像から直接マルチエージェント動作を予測するHD-Map
Authors: Yunpeng Liu, Vasileios Lioutas, Jonathan Wilder Lavington, Matthew Niedoba, Justice Sefas, Setareh Dabiri, Dylan Green, Xiaoxuan Liang, Berend Zwartsenberg, Adam \'Scibior, Frank Wood
Abstract要約: 本稿では,最小限のアノテーションを必要とする航空画像ベースマップ(AIM)の表現を提案し,歩行者や車両などの交通機関に道路状況情報を提供する。以上の結果から,特にAIM表現を用いた歩行者の競合的マルチエージェント軌道予測性能が示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.689298253430568
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: The development of algorithms that learn multi-agent behavioral models using human demonstrations has led to increasingly realistic simulations in the field of autonomous driving. In general, such models learn to jointly predict trajectories for all controlled agents by exploiting road context information such as drivable lanes obtained from manually annotated high-definition (HD) maps. Recent studies show that these models can greatly benefit from increasing the amount of human data available for training. However, the manual annotation of HD maps which is necessary for every new location puts a bottleneck on efficiently scaling up human traffic datasets. We propose an aerial image-based map (AIM) representation that requires minimal annotation and provides rich road context information for traffic agents like pedestrians and vehicles. We evaluate multi-agent trajectory prediction using the AIM by incorporating it into a differentiable driving simulator as an image-texture-based differentiable rendering module. Our results demonstrate competitive multi-agent trajectory prediction performance especially for pedestrians in the scene when using our AIM representation as compared to models trained with rasterized HD maps.
Abstract（参考訳）: 人間のデモを使ってマルチエージェント行動モデルを学ぶアルゴリズムの開発は、自動運転の分野における現実的なシミュレーションへとつながった。一般に、このようなモデルは、手動で注釈付き高精細地図(HD)から得られる乾燥車線などの道路状況情報を利用して、制御対象の軌跡を共同で予測することを学ぶ。近年の研究では、これらのモデルがトレーニングに利用できる人間のデータ量を増やすことで大きな恩恵を受けることが示されている。しかし、新しい場所ごとに必要となるHDマップのマニュアルアノテーションは、人間のトラフィックデータセットを効率的にスケールアップする上でボトルネックとなる。本稿では,最小限のアノテーションを必要とする航空画像ベースマップ(AIM)の表現を提案し,歩行者や車両などの交通機関に道路状況情報を提供する。画像テクスチャに基づく識別可能なレンダリングモジュールとして、識別可能な駆動シミュレータに組み込むことで、AIMを用いたマルチエージェント軌道予測を評価する。以上の結果から,AIM表現をラスタ化HDマップで訓練したモデルと比較した場合,特に現場の歩行者に対して,競争力のあるマルチエージェント軌道予測性能を示す。

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