論文の概要: Anticipating Driving Behavior through Deep Learning-Based Policy Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11058v2
• Date: Tue, 29 Aug 2023 04:10:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 17:48:58.611598
• Title: Anticipating Driving Behavior through Deep Learning-Based Policy Prediction
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく政策予測による運転行動予測
• Authors: Fuxiao Liu
• Abstract要約: 我々は、通常のカメラで捉えたビデオフレームから得られる統合的な視覚特徴と、ポイント・クラウド・スキャナーから得られた奥行きの詳細を処理できるシステムを開発した。 このシステムは、車両の速度と操舵角度の両方を含む運転行動を予測するように設計されている。 評価の結果,テストシナリオの少なくとも半分において,予測値が有意な精度を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2900810893770134
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this endeavor, we developed a comprehensive system that processes integrated visual features derived from video frames captured by a regular camera, along with depth details obtained from a point cloud scanner. This system is designed to anticipate driving actions, encompassing both vehicle speed and steering angle. To ensure its reliability, we conducted assessments where we juxtaposed the projected outcomes with the established norms adhered to by skilled real-world drivers. Our evaluation outcomes indicate that the forecasts achieve a noteworthy level of accuracy in a minimum of half the test scenarios (ranging around 50-80%, contingent on the specific model). Notably, the utilization of amalgamated features yielded superior performance in comparison to using video frames in isolation, as demonstrated by most of the cases.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,通常のカメラで撮影された映像フレームから得られる視覚特徴と,ポイントクラウドスキャナから得られた奥行き詳細を総合的に処理する総合システムを開発した。 このシステムは、車両の速度と操舵角度の両方を含む運転行動を予測するように設計されている。 信頼性を確保するために,実世界の熟練ドライバが固執する確立された規範を用いて,予測結果に合致する評価を行った。 評価結果から,少なくとも半数のシナリオ(50～80%程度,特定のモデルに相当)において,予測が注目に値する精度を達成していることが示された。 特に,アマルガメート機能の利用は,ビデオフレームを単独で使用する場合と比較して,ほとんどの場合において優れた性能を示した。

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