論文の概要: Multi-Predictor Fusion: Combining Learning-based and Rule-based Trajectory Predictors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01408v1
• Date: Mon, 3 Jul 2023 23:56:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 18:47:56.339333
• Title: Multi-Predictor Fusion: Combining Learning-based and Rule-based Trajectory Predictors
• Title（参考訳）: multi-predictor fusion: 学習ベースとルールベースの軌道予測を組み合わせる
• Authors: Sushant Veer, Apoorva Sharma, Marco Pavone
• Abstract要約: 軌道予測モジュールは、自動運転車の安全かつ効率的な計画を可能にする重要な手段である。 本稿では,学習に基づく予測器の性能を向上させるMPF(Multi-predictor fusion)アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.577019509665643
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trajectory prediction modules are key enablers for safe and efficient planning of autonomous vehicles (AVs), particularly in highly interactive traffic scenarios. Recently, learning-based trajectory predictors have experienced considerable success in providing state-of-the-art performance due to their ability to learn multimodal behaviors of other agents from data. In this paper, we present an algorithm called multi-predictor fusion (MPF) that augments the performance of learning-based predictors by imbuing them with motion planners that are tasked with satisfying logic-based rules. MPF probabilistically combines learning- and rule-based predictors by mixing trajectories from both standalone predictors in accordance with a belief distribution that reflects the online performance of each predictor. In our results, we show that MPF outperforms the two standalone predictors on various metrics and delivers the most consistent performance.
• Abstract（参考訳）: 軌道予測モジュールは、特に高度にインタラクティブな交通シナリオにおいて、自動運転車(AV)の安全かつ効率的な計画を可能にする重要な手段である。 近年、学習に基づく軌道予測器は、データから他のエージェントのマルチモーダルな振る舞いを学習できるため、最先端のパフォーマンスを提供する上で大きな成功を収めている。 本稿では,MPF(Multi-predictor fusion)と呼ばれるアルゴリズムを提案する。 MPFは、各予測者のオンラインパフォーマンスを反映した信念分布に従って、両方の独立予測器からの軌道を混合することにより、学習とルールに基づく予測器を確率的に結合する。 以上の結果から,MPFは様々な指標において2つのスタンドアロン予測器より優れ,最も一貫した性能を実現していることがわかった。

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