論文の概要: Equivariant Map and Agent Geometry for Autonomous Driving Motion Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13922v1
• Date: Sat, 21 Oct 2023 07:08:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 04:28:38.570476
• Title: Equivariant Map and Agent Geometry for Autonomous Driving Motion Prediction
• Title（参考訳）: 自律走行予測のための等変写像とエージェント形状
• Authors: Yuping Wang, Jier Chen
• Abstract要約: 本研究では、理論的に幾何学的同変であり、粒子と人間の相互作用不変な運動予測モデルであるEqMotionを用いて、画期的な解を提案する。 これらの技術を適用することで、軽量な設計と効率的なデータ利用を維持しながら、予測精度の高いモデルを実現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.096893535332546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In autonomous driving, deep learning enabled motion prediction is a popular topic. A critical gap in traditional motion prediction methodologies lies in ensuring equivariance under Euclidean geometric transformations and maintaining invariant interaction relationships. This research introduces a groundbreaking solution by employing EqMotion, a theoretically geometric equivariant and interaction invariant motion prediction model for particles and humans, plus integrating agent-equivariant high-definition (HD) map features for context aware motion prediction in autonomous driving. The use of EqMotion as backbone marks a significant departure from existing methods by rigorously ensuring motion equivariance and interaction invariance. Equivariance here implies that an output motion must be equally transformed under the same Euclidean transformation as an input motion, while interaction invariance preserves the manner in which agents interact despite transformations. These properties make the network robust to arbitrary Euclidean transformations and contribute to more accurate prediction. In addition, we introduce an equivariant method to process the HD map to enrich the spatial understanding of the network while preserving the overall network equivariance property. By applying these technologies, our model is able to achieve high prediction accuracy while maintain a lightweight design and efficient data utilization.
• Abstract（参考訳）: 自動運転では、ディープラーニングによるモーション予測が一般的なトピックである。 伝統的な運動予測方法論における重要なギャップは、ユークリッド幾何学的変換の下での等分散の確保と不変な相互作用関係の維持にある。 本研究では, 粒子と人間の運動予測モデルであるeqmotionと, 自律運転における文脈認識運動予測のためのエージェント同変高精細度(hd)マップ機能を統合することにより, 画期的な解法を提案する。 バックボーンとしてのEqMotionの使用は、動きの同値性と相互作用の不変性を厳格に保証することで、既存の方法から大きく離れている。 ここでの同値性は、出力運動は入力運動と同じユークリッド変換の下で等しく変換されなければならず、相互作用不変性は変換にもかかわらずエージェントが相互作用する方法を保ち続けることを意味する。 これらの性質により、ネットワークは任意のユークリッド変換に頑健になり、より正確な予測に寄与する。 さらに,ネットワーク全体の等価性を保ちながら,ネットワークの空間的理解を強化するために,HDマップを処理する同変法を提案する。 これらの技術を適用することで,軽量設計と効率的なデータ利用を維持しつつ,高い予測精度を実現することができる。

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