論文の概要: SIMF: Semantics-aware Interactive Motion Forecasting for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14941v1
• Date: Mon, 26 Jun 2023 17:54:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 15:59:00.765946
• Title: SIMF: Semantics-aware Interactive Motion Forecasting for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: SIMF: 自律運転のためのセマンティックス対応インタラクティブモーション予測
• Authors: Vidyaa Krishnan Nivash, Ahmed H. Qureshi
• Abstract要約: 空間情報とともに意味を捉える意味認識型対話型動き予測(SIMF)手法を提案する。 具体的には、シーンから関連するエージェントのセマンティック・アウェア・セレクションを実装し、アテンション・メカニズムを通してそれらを渡すことでこれを実現する。 その結果,提案手法は最先端のベースラインより優れており,シーン一貫性でより正確な予測が可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous vehicles require motion forecasting of their surrounding multi-agents (pedestrians and vehicles) to make optimal decisions for navigation. The existing methods focus on techniques to utilize the positions and velocities of these agents and fail to capture semantic information from the scene. Moreover, to mitigate the increase in computational complexity associated with the number of agents in the scene, some works leverage Euclidean distance to prune far-away agents. However, distance-based metric alone is insufficient to select relevant agents and accurately perform their predictions. To resolve these issues, we propose Semantics-aware Interactive Motion Forecasting (SIMF) method to capture semantics along with spatial information, and optimally select relevant agents for motion prediction. Specifically, we achieve this by implementing a semantic-aware selection of relevant agents from the scene and passing them through an attention mechanism to extract global encodings. These encodings along with agents' local information are passed through an encoder to obtain time-dependent latent variables for a motion policy predicting the future trajectories. Our results show that the proposed approach outperforms state-of-the-art baselines and provides more accurate predictions in a scene-consistent manner.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車は、周囲の複数のエージェント(歩行者と車両)の動きを予測し、ナビゲーションに最適な決定を下す必要がある。 既存の手法では,これらのエージェントの位置と速度を活用し,シーンから意味情報を取り込む手法に着目している。 さらに,シーン内のエージェント数に伴う計算複雑性の増大を緩和するため,遠方エージェントを遠方から遠ざけるためにユークリッド距離を利用する作品もある。 しかし、距離に基づく計量だけでは、関連するエージェントを選択し、正確に予測を行うには不十分である。 これらの問題を解決するために,空間情報とともに意味を捉え,関連するエージェントを最適に選択するsimf(semantics-aware interactive motion forecasting)手法を提案する。 具体的には、シーンから関連するエージェントを意味認識的に選択し、注意機構を通してグローバルエンコーディングを抽出することにより、これを実現する。 これらのエンコーディングはエージェントのローカル情報と共にエンコーダを通過し、将来の軌跡を予測する動作ポリシーのための時間依存潜在変数を得る。 その結果,提案手法は最先端のベースラインよりも優れており,より正確に予測できることがわかった。

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