Fugu-MT 論文翻訳(概要): EquiDiff: A Conditional Equivariant Diffusion Model For Trajectory Prediction

論文の概要: EquiDiff: A Conditional Equivariant Diffusion Model For Trajectory Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06564v2
Date: Tue, 29 Aug 2023 06:25:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-30 17:40:43.101377
Title: EquiDiff: A Conditional Equivariant Diffusion Model For Trajectory Prediction
Title（参考訳）: Equidiff:軌道予測のための条件等変拡散モデル
Authors: Kehua Chen, Xianda Chen, Zihan Yu, Meixin Zhu, Hai Yang
Abstract要約: 本研究では,将来の車両軌道予測のための深部生成モデルであるEquiDiffを提案する。 EquiDiffは、過去の情報とランダムなガウスノイズを組み込んで将来の軌跡を生成する条件拡散モデルに基づいている。以上の結果から,EquiDiffは短期予測では他のベースラインモデルよりも優れているが,長期予測では誤差が若干高いことがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.960234424309265
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Accurate trajectory prediction is crucial for the safe and efficient operation of autonomous vehicles. The growing popularity of deep learning has led to the development of numerous methods for trajectory prediction. While deterministic deep learning models have been widely used, deep generative models have gained popularity as they learn data distributions from training data and account for trajectory uncertainties. In this study, we propose EquiDiff, a deep generative model for predicting future vehicle trajectories. EquiDiff is based on the conditional diffusion model, which generates future trajectories by incorporating historical information and random Gaussian noise. The backbone model of EquiDiff is an SO(2)-equivariant transformer that fully utilizes the geometric properties of location coordinates. In addition, we employ Recurrent Neural Networks and Graph Attention Networks to extract social interactions from historical trajectories. To evaluate the performance of EquiDiff, we conduct extensive experiments on the NGSIM dataset. Our results demonstrate that EquiDiff outperforms other baseline models in short-term prediction, but has slightly higher errors for long-term prediction. Furthermore, we conduct an ablation study to investigate the contribution of each component of EquiDiff to the prediction accuracy. Additionally, we present a visualization of the generation process of our diffusion model, providing insights into the uncertainty of the prediction.
Abstract（参考訳）: 正確な軌道予測は、自動運転車の安全かつ効率的な運用に不可欠である。ディープラーニングの普及は、軌道予測のための多くの方法の開発につながった。決定論的ディープラーニングモデルが広く使われている一方で、深層生成モデルは、トレーニングデータからデータ分布を学び、軌道の不確かさを考慮し、人気を集めている。本研究では,将来の車両軌跡予測のための深部生成モデルであるequidiffを提案する。 EquiDiffは、過去の情報とランダムなガウスノイズを組み込んで将来の軌跡を生成する条件拡散モデルに基づいている。エキディフのバックボーンモデルは、位置座標の幾何学的性質を完全に活用するSO(2)-同変変圧器である。さらに,リカレントニューラルネットワークとグラフ注意ネットワークを用いて,歴史的軌跡から社会的相互作用を抽出する。 EquiDiffの性能を評価するため,NGSIMデータセットについて広範な実験を行った。その結果,equidiffは短期予測では他のベースラインモデルよりも優れているが,長期予測では若干高い誤差があることがわかった。さらに,各成分が予測精度に与える影響を調べるため,アブレーション研究を行った。さらに, 拡散モデルの生成過程の可視化を行い, 予測の不確実性について考察する。

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