論文の概要: NashFormer: Leveraging Local Nash Equilibria for Semantically Diverse
Trajectory Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17600v3
- Date: Sat, 11 Nov 2023 06:49:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 21:38:55.500553
- Title: NashFormer: Leveraging Local Nash Equilibria for Semantically Diverse
Trajectory Prediction
- Title(参考訳): NashFormer: 局所的なNash平衡を利用した意味的多元性軌道予測
- 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: NashFormerは、ゲーム理論の逆強化学習を活用してマルチモーダル予測のカバレッジを改善する、軌道予測のためのフレームワークである。
実験の結果,予測器はベースラインモデルよりも33%以上の潜在的な相互作用をカバーし,正確な予測を行うことがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.319057000888638
- 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 NashFormer, 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
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 split of the Waymo Open Motion Dataset, including
four subsets involving scenarios with high interaction complexity. Experiment
results show that our predictor produces accurate predictions while covering
$33\%$ more potential 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,マルチモーダル予測のカバレッジ向上のために,ゲーム理論の逆強化学習を活用する軌道予測フレームワークであるNashFormerを提案する。
トレーニング時間ゲーム理論解析を補助的損失として用いて,エージェントの行動の分類を仮定することなく,カバレッジと精度を向上させる。
Waymo Open Motion Datasetのインタラクティブな分割について,対話性の高いシナリオを含む4つのサブセットを含む,私たちの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よりも3,3\%以上の潜在的な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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