論文の概要: Improving Trajectory Prediction in Dynamic Multi-Agent Environment by Dropping Waypoints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17338v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 15:48:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 12:52:52.319352
• Title: Improving Trajectory Prediction in Dynamic Multi-Agent Environment by Dropping Waypoints
• Title（参考訳）: ドロップウェイポイントによる動的マルチエージェント環境における軌道予測の改善
• Authors: Pranav Singh Chib, Pravendra Singh
• Abstract要約: 本稿では,時間的時間的学習を促進するTWD(Temporal Waypoint Dropping)という新しいフレームワークを提案する。 エージェント間の複雑な時間相関を学習させるTWDの有効性を示す。 提案手法は,既存の軌道予測手法を補完し,予測精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.385936248154987
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The inherently diverse and uncertain nature of trajectories presents a formidable challenge in accurately modeling them. Motion prediction systems must effectively learn spatial and temporal information from the past to forecast the future trajectories of the agent. Many existing methods learn temporal motion via separate components within stacked models to capture temporal features. This paper introduces a novel framework, called Temporal Waypoint Dropping (TWD), that promotes explicit temporal learning through the waypoint dropping technique. Learning through waypoint dropping can compel the model to improve its understanding of temporal correlations among agents, thus leading to a significant enhancement in trajectory prediction. Trajectory prediction methods often operate under the assumption that observed trajectory waypoint sequences are complete, disregarding real-world scenarios where missing values may occur, which can influence their performance. Moreover, these models frequently exhibit a bias towards particular waypoint sequences when making predictions. Our TWD is capable of effectively addressing these issues. It incorporates stochastic and fixed processes that regularize projected past trajectories by strategically dropping waypoints based on temporal sequences. Through extensive experiments, we demonstrate the effectiveness of TWD in forcing the model to learn complex temporal correlations among agents. Our approach can complement existing trajectory prediction methods to enhance prediction accuracy. We also evaluate our proposed method across three datasets: NBA Sports VU, ETH-UCY, and TrajNet++.
• Abstract（参考訳）: 本質的に多様性があり不確実な軌跡の性質は、それらを正確にモデル化する上で非常に難しい課題である。 動作予測システムは、エージェントの将来の軌跡を予測するために、過去から空間的および時間的情報を効果的に学習する必要がある。 既存の多くの手法は、時間的特徴を捉えるために、積み重ねられたモデル内の別々のコンポーネントを通して時間的動きを学ぶ。 本稿では,TWD(Temporal Waypoint Dropping)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 ウェイポイントドロップによる学習は、エージェント間の時間的相関の理解を改善するためにモデルに強制され、結果として軌道予測が大幅に向上する。 軌跡予測法は、観測された軌跡の経路点列が完全であるという仮定の下で動作し、欠落した値が発生する現実のシナリオを無視し、それらの性能に影響を与える可能性がある。 さらに、予測を行う際に、これらのモデルはしばしば特定のウェイポイントシーケンスに対するバイアスを示す。 我々のTWDはこれらの問題に効果的に対処できる。 時間的シーケンスに基づいて戦略的に経路ポイントを落とすことによって、過去の軌跡を規則化する確率的および固定的なプロセスが組み込まれている。 広範な実験を通じて,twdがエージェント間の複雑な時間相関を学習させる効果を実証した。 提案手法は,既存の軌道予測手法を補完し,予測精度を向上させる。 また,NBA Sports VU,ETH-UCY,TrajNet++の3つのデータセットに対して提案手法の評価を行った。

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