論文の概要: Diffusion Based Multi-Agent Adversarial Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06244v1
• Date: Wed, 12 Jul 2023 15:34:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 12:32:05.680567
• Title: Diffusion Based Multi-Agent Adversarial Tracking
• Title（参考訳）: 拡散に基づくマルチエージェント逆追跡
• Authors: Sean Ye, Manisha Natarajan, Zixuan Wu, Matthew Gombolay
• Abstract要約: 標的追跡は現実世界のシナリオ、特に薬物輸送の対話において重要な役割を担っている。 無人ドローンの普及に伴い、安全と安全のためには正確な自律目標推定がさらに重要である。 本稿では、敵位置の包括的予測を生成するアプローチであるCADENCE(Constrained Agent-based Diffusion for Enhanced Multi-Agent Tracking)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9176056742068814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Target tracking plays a crucial role in real-world scenarios, particularly in drug-trafficking interdiction, where the knowledge of an adversarial target's location is often limited. Improving autonomous tracking systems will enable unmanned aerial, surface, and underwater vehicles to better assist in interdicting smugglers that use manned surface, semi-submersible, and aerial vessels. As unmanned drones proliferate, accurate autonomous target estimation is even more crucial for security and safety. This paper presents Constrained Agent-based Diffusion for Enhanced Multi-Agent Tracking (CADENCE), an approach aimed at generating comprehensive predictions of adversary locations by leveraging past sparse state information. To assess the effectiveness of this approach, we evaluate predictions on single-target and multi-target pursuit environments, employing Monte-Carlo sampling of the diffusion model to estimate the probability associated with each generated trajectory. We propose a novel cross-attention based diffusion model that utilizes constraint-based sampling to generate multimodal track hypotheses. Our single-target model surpasses the performance of all baseline methods on Average Displacement Error (ADE) for predictions across all time horizons.
• Abstract（参考訳）: 標的追跡は現実世界のシナリオにおいて重要な役割を担い、特に麻薬取引の対話では敵の標的の位置に関する知識が限られている。 自律追跡システムの改善により、無人航空機、水上、および水中の車両は、有人表面、半潜水可能、および空中の船舶を使用する密輸業者の干渉を支援することができる。 無人ドローンの普及に伴い、安全と安全のためには正確な自律目標推定がさらに重要である。 本稿では, 従来のスパース状態情報を利用して, 敵位置の総合的予測を生成するアプローチである, CADENCE(Constrained Agent-based Diffusion for Enhanced Multi-Agent Tracking)を提案する。 本手法の有効性を評価するために, 拡散モデルのモンテカルロサンプリングを用いて, 単一目標および多目標追尾環境における予測を評価し, 生成する軌道の確率を推定する。 本稿では,制約に基づくサンプリングを用いて複数モーダルトラック仮説を生成するクロスアテンションベース拡散モデルを提案する。 我々の単一ターゲットモデルでは、平均変位誤差(ADE)上の全てのベースラインメソッドのパフォーマンスを超越し、全時間水平線での予測を行う。

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