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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17338v2
• Date: Sun, 26 Nov 2023 18:53:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 14:24:00.574561
• 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: 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学習する必要がある。 本稿では,軌道予測モデルのトレーニング中に時間的依存関係を明示的に組み込んだTWDを提案する。 NBA Sports VU, ETH-UCY, TrajNet++の3つのデータセットに対する提案手法の評価を行った。
• 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. Furthermore, prediction methods often operate under the assumption that observed trajectory waypoint sequences are complete, disregarding scenarios where missing values may occur, which can influence their performance. Moreover, these models may be biased toward particular waypoint sequences when making predictions. We propose a novel approach called Temporal Waypoint Dropping (TWD) that explicitly incorporates temporal dependencies during the training of a trajectory prediction model. By stochastically dropping waypoints from past observed trajectories, the model is forced to learn the underlying temporal representation from the remaining waypoints, resulting in an improved model. Incorporating stochastic temporal waypoint dropping into the model learning process significantly enhances its performance in scenarios with missing values. Experimental results demonstrate our approach's substantial improvement in trajectory prediction capabilities. Our approach can complement existing trajectory prediction methods to improve their prediction accuracy. We evaluate our proposed approach on 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。 さらに、観測された軌道ウェイポイントシーケンスが完了したという仮定の下では、予測手法がしばしば動作し、値が不足するシナリオを無視して、その性能に影響を与える可能性がある。 さらに、これらのモデルは予測を行う際に特定のウェイポイントシーケンスに偏りがある。 軌道予測モデルのトレーニング中に時間依存を明示的に組み込む時間的経路点降下(twd)と呼ばれる新しい手法を提案する。 過去の観測軌道から統計的にウェイポイントを落とすことにより、モデルは残りのウェイポイントから基礎となる時間的表現を学習せざるを得なくなり、モデルが改善される。 確率的時間的ウェイポイントをモデル学習プロセスに組み込むことは、欠落した値のシナリオにおけるパフォーマンスを大幅に向上させる。 実験の結果, 軌道予測能力の大幅な改善が示された。 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。 NBA Sports VU, ETH-UCY, TrajNet++の3つのデータセットに対する提案手法の評価を行った。

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