論文の概要: Smooth-Trajectron++: Augmenting the Trajectron++ behaviour prediction
model with smooth attention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19678v2
- Date: Fri, 2 Jun 2023 11:59:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-05 11:22:39.711721
- Title: Smooth-Trajectron++: Augmenting the Trajectron++ behaviour prediction
model with smooth attention
- Title（参考訳）: Smooth-Trajectron++: 円滑な注意を伴うTrajectron++動作予測モデルの拡張
- Authors: Frederik S.B. Westerhout, Julian F. Schumann, Arkady Zgonnikov
- Abstract要約: 本研究では,注目モジュールにスムーズな項を組み込んだトラジェクトリ予測モデルであるTrjectron++について検討する。
この注意機構は、注意切り替えの限界を示す認知科学の研究にインスパイアされた人間の注意を模倣する。
得られたSmooth-Trajectron++モデルの性能を評価し、様々なベンチマークで元のモデルと比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Understanding traffic participants' behaviour is crucial for predicting their
future trajectories, aiding in developing safe and reliable planning systems
for autonomous vehicles. Integrating cognitive processes and machine learning
models has shown promise in other domains but is lacking in the trajectory
forecasting of multiple traffic agents in large-scale autonomous driving
datasets. This work investigates the state-of-the-art trajectory forecasting
model Trajectron++ which we enhance by incorporating a smoothing term in its
attention module. This attention mechanism mimics human attention inspired by
cognitive science research indicating limits to attention switching. We
evaluate the performance of the resulting Smooth-Trajectron++ model and compare
it to the original model on various benchmarks, revealing the potential of
incorporating insights from human cognition into trajectory prediction models.
- Abstract（参考訳）: 交通参加者の行動を理解することは、将来の軌道予測に不可欠であり、自動運転車の安全で信頼性の高い計画システムの開発を支援する。
認知プロセスと機械学習モデルの統合は、他の領域では有望であるが、大規模自動運転データセットにおける複数の交通エージェントの軌道予測には不足している。
本研究では,注目モジュールにスムーズな項を組み込んだトラジェクトリ予測モデルであるTrjectron++について検討する。
この注意機構は、注意切り替えの限界を示す認知科学の研究にインスパイアされた人間の注意を模倣する。
得られたSmooth-Trajectron++モデルの性能を評価し、それを様々なベンチマークで元のモデルと比較し、人間の認識からの洞察を軌道予測モデルに組み込む可能性を明らかにする。
関連論文リスト
- FollowGen: A Scaled Noise Conditional Diffusion Model for Car-Following Trajectory Prediction [9.2729178775419]
本研究では,自動車追従軌道予測のためのスケールドノイズ条件拡散モデルを提案する。
車両間の詳細な相互作用と自動車追従ダイナミクスを生成フレームワークに統合し、予測された軌跡の精度と妥当性を向上させる。
種々の実世界の運転シナリオに関する実験結果は,提案手法の最先端性能と堅牢性を示すものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-23T23:13:45Z) - 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) - JRDB-Traj: A Dataset and Benchmark for Trajectory Forecasting in Crowds [79.00975648564483]
ロボット工学、自動運転車、ナビゲーションなどの分野で使用される軌道予測モデルは、現実のシナリオにおいて課題に直面している。
このデータセットは、ロボットの観点から、すべてのエージェント、シーンイメージ、ポイントクラウドの位置を含む包括的なデータを提供する。
本研究の目的は,ロボットに対するエージェントの将来の位置を,生の感覚入力データを用いて予測することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-05T18:59:31Z) - Class-Aware Attention for Multimodal Trajectory Prediction [0.7130302992490973]
自律運転における多モーダル軌道予測のための新しい枠組みを提案する。
我々のモデルはリアルタイムに動作することができ、300FPSを超える高い推論速度を達成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-31T18:43:23Z) - Physics-Inspired Temporal Learning of Quadrotor Dynamics for Accurate
Model Predictive Trajectory Tracking [76.27433308688592]
クオーロタのシステムダイナミクスを正確にモデル化することは、アジャイル、安全、安定したナビゲーションを保証する上で非常に重要です。
本稿では,ロボットの経験から,四重項系の力学を純粋に学習するための新しい物理インスパイアされた時間畳み込みネットワーク(PI-TCN)を提案する。
提案手法は,スパース時間的畳み込みと高密度フィードフォワード接続の表現力を組み合わせて,正確なシステム予測を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-07T13:51:35Z) - Importance is in your attention: agent importance prediction for
autonomous driving [4.176937532441124]
軌道予測は自動運転において重要な課題である。
また,エゴ車両の今後の計画軌道について,各エージェントの重要度を計測するためにも注意情報を利用することができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-19T20:34:30Z) - Bootstrap Motion Forecasting With Self-Consistent Constraints [52.88100002373369]
自己整合性制約を用いた動き予測をブートストラップする新しい枠組みを提案する。
運動予測タスクは、過去の空間的・時間的情報を組み込むことで、車両の将来の軌跡を予測することを目的としている。
提案手法は,既存手法の予測性能を常に向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-12T14:59:48Z) - LatentFormer: Multi-Agent Transformer-Based Interaction Modeling and
Trajectory Prediction [12.84508682310717]
将来の車両軌道予測のためのトランスフォーマーモデルであるLatentFormerを提案する。
提案手法をnuScenesベンチマークデータセット上で評価し,提案手法が最先端性能を実現し,トラジェクトリ指標を最大40%向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-03T17:44:58Z) - Spatio-Temporal Graph Dual-Attention Network for Multi-Agent Prediction
and Tracking [23.608125748229174]
異種エージェントを含む多エージェント軌道予測のための汎用生成ニューラルシステムを提案する。
提案システムは, 軌道予測のための3つのベンチマークデータセット上で評価される。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-18T02:25:35Z) - Implicit Latent Variable Model for Scene-Consistent Motion Forecasting [78.74510891099395]
本稿では,センサデータから直接複雑な都市交通のシーン一貫性のある動き予測を学習することを目的とする。
我々は、シーンを相互作用グラフとしてモデル化し、強力なグラフニューラルネットワークを用いてシーンの分散潜在表現を学習する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-23T14:31:25Z) - The Importance of Prior Knowledge in Precise Multimodal Prediction [71.74884391209955]
道路にはよく定義された地形、地形、交通規則がある。
本稿では,構造的事前を損失関数として組み込むことを提案する。
実世界の自動運転データセットにおけるアプローチの有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-04T03:56:11Z)
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。