Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring Driving Behavior for Autonomous Vehicles Based on Gramian Angular Field Vision Transformer

論文の概要: Exploring Driving Behavior for Autonomous Vehicles Based on Gramian Angular Field Vision Transformer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13906v1
Date: Sat, 21 Oct 2023 04:24:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-25 04:40:04.899813
Title: Exploring Driving Behavior for Autonomous Vehicles Based on Gramian Angular Field Vision Transformer
Title（参考訳）: Gramian Angular Field Vision Transformerに基づく自動運転車の運転行動探索
Authors: Junwei You, Ying Chen, Zhuoyu Jiang, Zhangchi Liu, Zilin Huang, Yifeng Ding, Bin Ran
Abstract要約: 本稿では,運転動作の分析を目的としたGAF-ViTモデルを提案する。提案したViTモデルは、Transformer Module、Channel Attention Module、Multi-Channel ViT Moduleの3つの主要なコンポーネントで構成されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.020654798874475
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Effective classification of autonomous vehicle (AV) driving behavior emerges as a critical area for diagnosing AV operation faults, enhancing autonomous driving algorithms, and reducing accident rates. This paper presents the Gramian Angular Field Vision Transformer (GAF-ViT) model, designed to analyze AV driving behavior. The proposed GAF-ViT model consists of three key components: GAF Transformer Module, Channel Attention Module, and Multi-Channel ViT Module. These modules collectively convert representative sequences of multivariate behavior into multi-channel images and employ image recognition techniques for behavior classification. A channel attention mechanism is applied to multi-channel images to discern the impact of various driving behavior features. Experimental evaluation on the Waymo Open Dataset of trajectories demonstrates that the proposed model achieves state-of-the-art performance. Furthermore, an ablation study effectively substantiates the efficacy of individual modules within the model.
Abstract（参考訳）: 自動運転車の運転行動の効果的な分類は、AV運転障害の診断、自律運転アルゴリズムの強化、事故率の低減に重要な領域として現れる。本稿では,av運転挙動解析のために設計されたgranian angular field vision transformer (gaf-vit)モデルを提案する。提案するgaf-vitモデルは,gafトランスフォーマーモジュール,チャネルアテンションモジュール,マルチチャネルvitモジュールの3つのキーコンポーネントで構成されている。これらのモジュールは、多変量行動の代表列を多チャンネル画像に変換し、行動分類に画像認識技術を用いる。複数チャンネル画像にチャンネル注目機構を適用し、様々な運転行動特性の影響を識別する。 Waymo Open Dataset of trajectories 実験により,提案モデルが最先端性能を実現することを示す。さらに、アブレーション研究はモデル内の個々のモジュールの有効性を効果的に実証する。

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