論文の概要: Human Trajectory Forecasting with Explainable Behavioral Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01817v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 16:45:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 16:32:52.389120
• Title: Human Trajectory Forecasting with Explainable Behavioral Uncertainty
• Title（参考訳）: 説明不能な行動不確かさを伴う人間の軌道予測
• Authors: Jiangbei Yue, Dinesh Manocha and He Wang
• Abstract要約: 人間の軌道予測は人間の行動を理解し予測し、社会ロボットから自動運転車への応用を可能にする。 モデルフリー手法は予測精度が優れているが説明可能性に欠ける一方、モデルベース手法は説明可能性を提供するが、よく予測できない。 BNSP-SFMは,11種類の最先端手法と比較して,予測精度を最大50%向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.62824628085961
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human trajectory forecasting helps to understand and predict human behaviors, enabling applications from social robots to self-driving cars, and therefore has been heavily investigated. Most existing methods can be divided into model-free and model-based methods. Model-free methods offer superior prediction accuracy but lack explainability, while model-based methods provide explainability but cannot predict well. Combining both methodologies, we propose a new Bayesian Neural Stochastic Differential Equation model BNSP-SFM, where a behavior SDE model is combined with Bayesian neural networks (BNNs). While the NNs provide superior predictive power, the SDE offers strong explainability with quantifiable uncertainty in behavior and observation. We show that BNSP-SFM achieves up to a 50% improvement in prediction accuracy, compared with 11 state-of-the-art methods. BNSP-SFM also generalizes better to drastically different scenes with different environments and crowd densities (~ 20 times higher than the testing data). Finally, BNSP-SFM can provide predictions with confidence to better explain potential causes of behaviors. The code will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 人間の軌道予測は、人間の行動を理解し予測するのに役立ち、社会ロボットから自動運転車への応用を可能にする。 既存の手法はモデルフリーとモデルベースに分けることができる。 モデルフリー手法は予測精度が優れているが説明可能性に欠ける一方、モデルベース手法は説明可能性を提供するが、よく予測できない。 両手法を組み合わせることで,行動sdeモデルとベイズニューラルネットワーク(bnns)を結合した新しいベイズ型神経確率微分方程式モデルbnsp-sfmを提案する。 NNは優れた予測力を提供するが、SDEは行動や観察における定量的不確実性を伴う強い説明可能性を提供する。 BNSP-SFMの予測精度は,11種類の最先端手法と比較して50%向上した。 BNSP-SFMはまた、異なる環境と群衆密度(テストデータより約20倍高い)で劇的に異なるシーンを一般化する。 最後に、BNSP-SFMは、行動の潜在的な原因をよりよく説明するために、自信を持って予測を提供する。 コードは受理後にリリースされます。

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