論文の概要: MotionLM: Multi-Agent Motion Forecasting as Language Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16534v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 15:46:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 13:47:30.146873
• Title: MotionLM: Multi-Agent Motion Forecasting as Language Modeling
• Title（参考訳）: MotionLM: 言語モデリングとしてのマルチエージェントモーション予測
• Authors: Ari Seff, Brian Cera, Dian Chen, Mason Ng, Aurick Zhou, Nigamaa Nayakanti, Khaled S. Refaat, Rami Al-Rfou, Benjamin Sapp
• Abstract要約: マルチエージェント動作予測のための言語モデルであるMotionLMを提案する。 本手法は,対話的なスコアリングに先立って個々のエージェントの軌道生成を行う,ポストホック相互作用をバイパスする。 モデルの逐次分解は、時間的因果条件のロールアウトを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.317827804763699
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliable forecasting of the future behavior of road agents is a critical component to safe planning in autonomous vehicles. Here, we represent continuous trajectories as sequences of discrete motion tokens and cast multi-agent motion prediction as a language modeling task over this domain. Our model, MotionLM, provides several advantages: First, it does not require anchors or explicit latent variable optimization to learn multimodal distributions. Instead, we leverage a single standard language modeling objective, maximizing the average log probability over sequence tokens. Second, our approach bypasses post-hoc interaction heuristics where individual agent trajectory generation is conducted prior to interactive scoring. Instead, MotionLM produces joint distributions over interactive agent futures in a single autoregressive decoding process. In addition, the model's sequential factorization enables temporally causal conditional rollouts. The proposed approach establishes new state-of-the-art performance for multi-agent motion prediction on the Waymo Open Motion Dataset, ranking 1st on the interactive challenge leaderboard.
• Abstract（参考訳）: 道路エージェントの将来行動の信頼性予測は、自動運転車の安全計画にとって重要な要素である。 ここでは,連続的軌跡を離散的動きトークンの列として表現し,この領域上の言語モデリングタスクとしてマルチエージェント動き予測をキャストする。 まず、マルチモーダル分布を学習するために、アンカーや明示的な潜在変数最適化を必要としない。 代わりに、単一の標準言語モデリング目標を活用し、シーケンストークンの平均ログ確率を最大化する。 第2に,対話的スコアリングに先立ち,個々のエージェントの軌跡生成を行うポストホックなインタラクションヒューリスティックスをバイパスする手法である。 代わりに、MotionLMは単一の自己回帰復号プロセスで対話的なエージェント先物に対する共同分布を生成する。 さらに、モデルの逐次分解は、時間的因果条件付きロールアウトを可能にする。 提案手法は,waymoオープンモーションデータセットにおけるマルチエージェント動作予測のための新たな最先端性能を確立し,インタラクティブ・チャレンジ・リーダーボードでランキング1位となった。

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