論文の概要: Kinematics-aware Trajectory Generation and Prediction with Latent Stochastic Differential Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09317v1
• Date: Sun, 17 Sep 2023 16:06:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 16:10:18.785280
• Title: Kinematics-aware Trajectory Generation and Prediction with Latent Stochastic Differential Modeling
• Title（参考訳）: 潜在確率微分モデルを用いた運動学的軌道生成と予測
• Authors: Ruochen Jiao, Yixuan Wang, Xiangguo Liu, Chao Huang, Qi Zhu
• Abstract要約: 本研究では,新しい潜時運動認識型ニューラルディファレンシャル方程式(SDE)に基づく変分オートエンコーダを開発し,車両の動きを生成する。 実験により,本手法は,現実的で,物理的に実現可能で,正確に制御可能な車両軌道の製作において,ベースラインアプローチを著しく上回っていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.237432430481993
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trajectory generation and trajectory prediction are two critical tasks for autonomous vehicles, which generate various trajectories during development and predict the trajectories of surrounding vehicles during operation, respectively. However, despite significant advances in improving their performance, it remains a challenging problem to ensure that the generated/predicted trajectories are realistic, explainable, and physically feasible. Existing model-based methods provide explainable results, but are constrained by predefined model structures, limiting their capabilities to address complex scenarios. Conversely, existing deep learning-based methods have shown great promise in learning various traffic scenarios and improving overall performance, but they often act as opaque black boxes and lack explainability. In this work, we integrate kinematic knowledge with neural stochastic differential equations (SDE) and develop a variational autoencoder based on a novel latent kinematics-aware SDE (LK-SDE) to generate vehicle motions. Our approach combines the advantages of both model-based and deep learning-based techniques. Experimental results demonstrate that our method significantly outperforms baseline approaches in producing realistic, physically-feasible, and precisely-controllable vehicle trajectories, benefiting both generation and prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: 軌道生成と軌道予測は、開発中に様々な軌道を生成し、運用中の周辺車両の軌道を予測する、自律走行車両にとって2つの重要なタスクである。 しかしながら、性能向上の著しい進展にもかかわらず、生成/予測された軌道が現実的、説明可能、物理的に実現可能であることを保証することは依然として困難な問題である。 既存のモデルベースメソッドは、説明可能な結果を提供するが、事前定義されたモデル構造によって制約され、複雑なシナリオに対処する能力を制限する。 逆に、既存のディープラーニングベースの手法は、さまざまなトラフィックシナリオを学習し、全体的なパフォーマンスを改善する上で大きな可能性を秘めている。 本研究では,ニューラル確率微分方程式(SDE)とキネマティック知識を統合し,新しい潜在キネマティックス対応SDE(LK-SDE)に基づく変分オートエンコーダを開発した。 私たちのアプローチは、モデルベースとディープラーニングベースの両方の利点を組み合わせています。 実験の結果,本手法は,現実的かつ物理的に実現可能であり,正確に制御可能な車両軌道を生成する上でのベースラインアプローチを著しく上回っており,生成と予測の双方に有益であることがわかった。

関連論文リスト

• Exploring Model Transferability through the Lens of Potential Energy [78.60851825944212]
  トランスファーラーニングは、事前訓練されたディープラーニングモデルが広く利用可能であることから、コンピュータビジョンタスクにおいて重要になっている。 既存のトレーニング済みモデルの転送可能性の測定方法は、符号化された静的特徴とタスクラベルの間の統計的相関に依存する。 我々はこれらの課題に対処するために,PEDという物理に着想を得たアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T07:15:57Z)
• How to Learn and Generalize From Three Minutes of Data: Physics-Constrained and Uncertainty-Aware Neural Stochastic Differential Equations [24.278738290287293]
  ニューラル微分方程式(SDE)を用いた制御力学モデル学習のためのフレームワークとアルゴリズムを提案する。 本研究では,従来の物理知識を帰納バイアスとして活用するためのドリフト項を構築し,学習モデルの予測の不確かさを距離認識した推定値を表す拡散項を設計する。 我々は、シミュレーションロボットシステムの実験を通じてこれらの能力を実証し、ヘキサコプターの飛行力学をモデル化し制御する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-10T02:33:34Z)
• Evaluation of Differentially Constrained Motion Models for Graph-Based Trajectory Prediction [1.1947990549568765]
  本研究では,予測課題に対する数値解法と組み合わせた各種動作モデルの性能について検討する。 この研究は、低階積分子モデルのようなより単純なモデルは、正確な予測を達成するために、より複雑な、例えばキネマティックモデルよりも好まれることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T10:15:20Z)
• IDM-Follower: A Model-Informed Deep Learning Method for Long-Sequence Car-Following Trajectory Prediction [24.94160059351764]
  ほとんどの自動車追従モデルは生成的であり、最後のステップの速度、位置、加速度の入力のみを考慮する。 2つの独立したエンコーダと、次の軌道を逐次予測できる自己アテンションデコーダを備えた新しい構造を実装した。 シミュレーションとNGSIMデータセットの複数の設定による数値実験により、IMM-Followerは予測性能を向上させることができることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-20T02:24:27Z)
• Human Trajectory Prediction via Neural Social Physics [63.62824628085961]
  軌道予測は多くの分野において広く研究され、多くのモデルベースおよびモデルフリーな手法が研究されている。 ニューラル微分方程式モデルに基づく新しい手法を提案する。 我々の新しいモデル(ニューラル社会物理学またはNSP)は、学習可能なパラメータを持つ明示的な物理モデルを使用するディープニューラルネットワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-21T12:11:18Z)
• Gradient-Based Trajectory Optimization With Learned Dynamics [80.41791191022139]
  データからシステムの微分可能なダイナミクスモデルを学習するために、機械学習技術を使用します。 ニューラルネットワークは、大規模な時間的地平線に対して、非常に非線形な振る舞いを正確にモデル化できることが示される。 ハードウェア実験において、学習したモデルがSpotとRadio- controlled (RC)の両方の複雑な力学を表現できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-09T22:07:34Z)
• Learning continuous models for continuous physics [94.42705784823997]
  本研究では,科学技術応用のための機械学習モデルを検証する数値解析理論に基づくテストを開発する。 本研究は,従来のMLトレーニング/テスト手法と一体化して,科学・工学分野におけるモデルの検証を行う方法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-17T07:56:46Z)
• Congestion-aware Multi-agent Trajectory Prediction for Collision Avoidance [110.63037190641414]
  渋滞パターンを明示的に学習し、新しい「センス--学習--Reason--予測」フレームワークを考案する。 学習段階を2段階に分解することで、「学生」は「教師」から文脈的手がかりを学習し、衝突のない軌跡を生成する。 実験では,提案モデルが合成データセットにおいて衝突のない軌道予測を生成できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-26T02:42:33Z)
• Physics-Integrated Variational Autoencoders for Robust and Interpretable Generative Modeling [86.9726984929758]
  我々は、不完全物理モデルの深部生成モデルへの統合に焦点を当てる。 本稿では,潜在空間の一部が物理によって基底づけられたVAEアーキテクチャを提案する。 合成および実世界のデータセットの集合に対して生成的性能改善を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-25T20:28:52Z)
• Modeling Stochastic Microscopic Traffic Behaviors: a Physics Regularized Gaussian Process Approach [1.6242924916178285]
  本研究では,実世界のランダム性を捉え,誤差を計測できる微視的交通モデルを提案する。 提案フレームワークの特長の一つは,自動車追従行動と車線変更行動の両方を1つのモデルで捉える能力である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T06:03:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。