論文の概要: Interaction-Aware Personalized Vehicle Trajectory Prediction Using
Temporal Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07439v1
- Date: Mon, 14 Aug 2023 20:20:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-16 14:49:04.757933
- Title: Interaction-Aware Personalized Vehicle Trajectory Prediction Using
Temporal Graph Neural Networks
- Title（参考訳）: 時間グラフニューラルネットワークを用いた対話型パーソナライズド自動車軌道予測
- Authors: Amr Abdelraouf, Rohit Gupta, Kyungtae Han
- Abstract要約: 既存の手法は主に大規模なデータセットからの一般的な軌道予測に依存している。
本稿では,時間グラフニューラルネットワークを組み込んだ対話型車両軌跡予測手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.209194305630229
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate prediction of vehicle trajectories is vital for advanced driver
assistance systems and autonomous vehicles. Existing methods mainly rely on
generic trajectory predictions derived from large datasets, overlooking the
personalized driving patterns of individual drivers. To address this gap, we
propose an approach for interaction-aware personalized vehicle trajectory
prediction that incorporates temporal graph neural networks. Our method
utilizes Graph Convolution Networks (GCN) and Long Short-Term Memory (LSTM) to
model the spatio-temporal interactions between target vehicles and their
surrounding traffic. To personalize the predictions, we establish a pipeline
that leverages transfer learning: the model is initially pre-trained on a
large-scale trajectory dataset and then fine-tuned for each driver using their
specific driving data. We employ human-in-the-loop simulation to collect
personalized naturalistic driving trajectories and corresponding surrounding
vehicle trajectories. Experimental results demonstrate the superior performance
of our personalized GCN-LSTM model, particularly for longer prediction
horizons, compared to its generic counterpart. Moreover, the personalized model
outperforms individual models created without pre-training, emphasizing the
significance of pre-training on a large dataset to avoid overfitting. By
incorporating personalization, our approach enhances trajectory prediction
accuracy.
- Abstract（参考訳）: 車両軌道の正確な予測は、先進運転支援システムや自動運転車にとって不可欠である。
既存の手法は主に、個々のドライバーのパーソナライズされた運転パターンを見渡すために、大きなデータセットから派生した一般的な軌道予測に依存している。
このギャップに対処するために,時間グラフニューラルネットワークを組み込んだ対話型自動車軌道予測手法を提案する。
本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)とLong Short-Term Memory(LSTM)を用いて,車両とその周辺交通の時空間相互作用をモデル化する。
予測をパーソナライズするために、トランスファー学習を利用するパイプラインを確立する。まず、モデルは大規模な軌道データセットで事前トレーニングされ、その後、それぞれの運転者に特定の運転データを使用して微調整される。
ループ内人間シミュレーションを用いて,パーソナライズされた自然走行軌跡とその周辺車両軌跡を収集する。
実験により, パーソナライズされたGCN-LSTMモデルの性能は, 汎用モデルと比較して, より長い予測地平線に対して優れていることが示された。
さらに、パーソナライズされたモデルは事前トレーニングなしで作成した個々のモデルよりも優れており、オーバーフィッティングを避けるために大規模なデータセットで事前トレーニングを行うことの重要性を強調している。
パーソナライゼーションの導入により, 軌道予測精度が向上する。
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