論文の概要: GAME-UP: Game-Aware Mode Enumeration and Understanding for Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17600v1
• Date: Sun, 28 May 2023 00:41:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 17:56:53.981983
• Title: GAME-UP: Game-Aware Mode Enumeration and Understanding for Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: ゲームアップ: 軌道予測のためのゲームアウェアモード列挙と理解
• Authors: Justin Lidard, Oswin So, Yanxia Zhang, Jonathan DeCastro, Xiongyi Cui, Xin Huang, Yen-Ling Kuo, John Leonard, Avinash Balachandran, Naomi Leonard, Guy Rosman
• Abstract要約: GAME-UPは,ゲーム理論の逆強化学習を活用し,マルチモーダル予測のカバレッジを向上させるための軌道予測フレームワークである。 実験結果から,予測器の精度はベースラインモデルに比べて2倍に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.49944348096291
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interactions between road agents present a significant challenge in trajectory prediction, especially in cases involving multiple agents. Because existing diversity-aware predictors do not account for the interactive nature of multi-agent predictions, they may miss these important interaction outcomes. In this paper, we propose GAME-UP, a framework for trajectory prediction that leverages game-theoretic inverse reinforcement learning to improve coverage of multi-modal predictions. We use a training-time game-theoretic numerical analysis as an auxiliary loss resulting in improved coverage and accuracy without presuming a taxonomy of actions for the agents. We demonstrate our approach on the interactive subset of Waymo Open Motion Dataset, including three subsets involving scenarios with high interaction complexity. Experiment results show that our predictor produces accurate predictions while covering twice as many possible interactions versus a baseline model.
• Abstract（参考訳）: 道路エージェント間の相互作用は、特に複数のエージェントを含む場合において、軌道予測において重要な課題となる。 既存の多様性を考慮した予測器はマルチエージェント予測のインタラクティブな性質を考慮しないため、これらの重要な相互作用の結果を見逃す可能性がある。 本稿では,ゲーム理論の逆強化学習を活用し,マルチモーダル予測のカバレッジを向上させるための軌道予測フレームワークであるGAME-UPを提案する。 我々は,エージェントの行動の分類を仮定することなく,学習時間ゲーム理論の数値解析を補助的損失として使用し,カバレッジと精度を改善した。 Waymo Open Motion Datasetのインタラクティブなサブセットに対して,対話性の高いシナリオを含む3つのサブセットを含むアプローチを実証する。 実験の結果、予測器はベースラインモデルに比べて2倍の相互作用をカバーし、正確な予測を行うことがわかった。

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