論文の概要: Vehicle Motion Forecasting using Prior Information and Semantic-assisted Occupancy Grid Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04303v1
• Date: Tue, 8 Aug 2023 14:49:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 12:25:12.520196
• Title: Vehicle Motion Forecasting using Prior Information and Semantic-assisted Occupancy Grid Maps
• Title（参考訳）: 先行情報とセマンティック支援機能グリッドマップを用いた車両運動予測
• Authors: Rabbia Asghar, Manuel Diaz-Zapata, Lukas Rummelhard, Anne Spalanzani, Christian Laugier
• Abstract要約: 運動は、センサーデータの不確実性、未来の非決定論的性質、複雑な振る舞いによって、自動運転車にとって困難なタスクである。 本稿では,シーンを動的占有グリッドマップ(DOGM)として表現することで,この問題に対処する。 本研究では,車両の挙動を予測するための時間的および確率的アプローチを組み合わせた新しい枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.99274104609965
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motion prediction is a challenging task for autonomous vehicles due to uncertainty in the sensor data, the non-deterministic nature of future, and complex behavior of agents. In this paper, we tackle this problem by representing the scene as dynamic occupancy grid maps (DOGMs), associating semantic labels to the occupied cells and incorporating map information. We propose a novel framework that combines deep-learning-based spatio-temporal and probabilistic approaches to predict vehicle behaviors.Contrary to the conventional OGM prediction methods, evaluation of our work is conducted against the ground truth annotations. We experiment and validate our results on real-world NuScenes dataset and show that our model shows superior ability to predict both static and dynamic vehicles compared to OGM predictions. Furthermore, we perform an ablation study and assess the role of semantic labels and map in the architecture.
• Abstract（参考訳）: センサデータの不確実性、未来の非決定論的性質、エージェントの複雑な振る舞いなどにより、自律走行車両の動作予測は困難なタスクである。 本稿では,シーンを動的占有グリッドマップ(dogm)として表現し,占有セルに意味ラベルを関連付け,地図情報を組み込むことにより,この問題に取り組む。 本稿では,車両行動予測のための深層学習に基づく時空間的手法と確率論的手法を組み合わせた新しい枠組みを提案する。 実世界のNuScenesデータセットを用いて実験を行い,OGMの予測よりも静的車両と動的車両の予測能力が優れていることを示す。 さらに,アブレーション研究を行い,アーキテクチャにおける意味ラベルとマップの役割を評価する。

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