論文の概要: Learning Cooperative Trajectory Representations for Motion Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00371v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 17:01:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:57:45.646341
• Title: Learning Cooperative Trajectory Representations for Motion Forecasting
• Title（参考訳）: 動き予測のための協調的軌道表現の学習
• Authors: Hongzhi Ruan, Haibao Yu, Wenxian Yang, Siqi Fan, Zaiqing Nie,
• Abstract要約: 協調情報から動きと相互作用の特徴を利用するための予測指向表現パラダイムを提案する。 V2X-Graphは、協調動作予測のための解釈可能かつエンドツーエンドな特徴量融合を実現するための代表的なフレームワークである。 車両から全車まで(V2X)のシナリオを更に評価するため,V2X-Traj を用いたV2X運動予測データセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.380073528690906
• License:
• Abstract: Motion forecasting is an essential task for autonomous driving, and utilizing information from infrastructure and other vehicles can enhance forecasting capabilities. Existing research mainly focuses on leveraging single-frame cooperative information to enhance the limited perception capability of the ego vehicle, while underutilizing the motion and interaction context of traffic participants observed from cooperative devices. In this paper, we propose a forecasting-oriented representation paradigm to utilize motion and interaction features from cooperative information. Specifically, we present V2X-Graph, a representative framework to achieve interpretable and end-to-end trajectory feature fusion for cooperative motion forecasting. V2X-Graph is evaluated on V2X-Seq in vehicle-to-infrastructure (V2I) scenarios. To further evaluate on vehicle-to-everything (V2X) scenario, we construct the first real-world V2X motion forecasting dataset V2X-Traj, which contains multiple autonomous vehicles and infrastructure in every scenario. Experimental results on both V2X-Seq and V2X-Traj show the advantage of our method. We hope both V2X-Graph and V2X-Traj will benefit the further development of cooperative motion forecasting. Find the project at https://github.com/AIR-THU/V2X-Graph.
• Abstract（参考訳）: 運動予測は自動運転にとって必須の課題であり、インフラやその他の車両からの情報を利用することで予測能力を高めることができる。 既存の研究は主に、単一フレーム協調情報を活用して、協力装置から観測された交通参加者の動きと相互作用の文脈を過小評価しながら、エゴ車両の限られた知覚能力を高めることに焦点を当てている。 本稿では,協調情報から動作特徴と相互作用特徴を利用するための予測指向表現パラダイムを提案する。 具体的には、協調動作予測のための解釈可能かつエンドツーエンドな特徴融合を実現するための代表的なフレームワークであるV2X-Graphを提案する。 V2X-Graphは、V2IシナリオにおいてV2X-Seq上で評価される。 車両間通信(V2X)のシナリオを更に評価するために,複数の自律走行車やインフラをシナリオ毎に含む,V2X-Traj を用いた実世界のモーション予測データセット V2X-Traj を構築した。 V2X-SeqとV2X-Trajの両方の実験結果から,本手法の利点が示された。 我々は,V2X-GraphとV2X-Trajの両者が協調運動予測のさらなる発展に寄与することを期待している。 プロジェクト https://github.com/AIR-THU/V2X-Graph を参照してください。

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