論文の概要: GBD-TS: Goal-based Pedestrian Trajectory Prediction with Diffusion using Tree Sampling Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14922v1
• Date: Sat, 25 Nov 2023 03:55:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 23:01:16.642114
• Title: GBD-TS: Goal-based Pedestrian Trajectory Prediction with Diffusion using Tree Sampling Algorithm
• Title（参考訳）: GBD-TS:ツリーサンプリングアルゴリズムを用いた拡散に基づくゴールベース歩行者軌道予測
• Authors: Ge Sun, Sheng Wang, Yang Xiao, Lei Zhu, Ming Liu
• Abstract要約: 本稿では,GBD と呼ばれる,シーン認識型マルチモーダル歩行者軌道予測フレームワークを提案する。 まず、目標予測器は複数の目標を生成し、次に拡散ネットワークはこれらの目標に条件付きマルチモーダル軌道を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.367711156885203
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting pedestrian trajectories is crucial for improving the safety and effectiveness of autonomous driving and mobile robots. However, this task is nontrivial due to the inherent stochasticity of human motion, which naturally requires the predictor to generate multi-model prediction. Previous works have used various generative methods, such as GAN and VAE, for pedestrian trajectory prediction. Nevertheless, these methods may suffer from problems, including mode collapse and relatively low-quality results. The denoising diffusion probabilistic model (DDPM) has recently been applied to trajectory prediction due to its simple training process and powerful reconstruction ability. However, current diffusion-based methods are straightforward without fully leveraging input information and usually require many denoising iterations leading to a long inference time or an additional network for initialization. To address these challenges and promote the application of diffusion models in trajectory prediction, we propose a novel scene-aware multi-modal pedestrian trajectory prediction framework called GBD. GBD combines goal prediction with the diffusion network. First, the goal predictor produces multiple goals, and then the diffusion network generates multi-modal trajectories conditioned on these goals. Furthermore, we introduce a new diffusion sampling algorithm named tree sampling (TS), which leverages common feature to reduce the inference time and improve accuracy for multi-modal prediction. Experimental results demonstrate that our GBD-TS method achieves state-of-the-art performance with real-time inference speed.
• Abstract（参考訳）: 歩行者の軌跡予測は、自動運転と移動ロボットの安全性と有効性を改善するために不可欠である。 しかし、このタスクは人間の運動に固有の確率性があるため非自明であり、これは自然に予測者が多モデル予測を生成する必要がある。 以前の研究では、歩行者軌道予測にGANやVAEといった様々な生成手法が用いられてきた。 それでもこれらの手法はモード崩壊や比較的低品質な結果などの問題に悩まされる可能性がある。 DDPM(denoising diffusion probabilistic model)は, 単純なトレーニングプロセスと強力な再構築能力により, 軌道予測に応用されている。 しかし、現在の拡散ベース手法は入力情報を完全に活用することなく簡単であり、通常、長い推論時間や初期化のための追加のネットワークにつながる多くのデノイジングイテレーションを必要とする。 これらの課題に対処し, 軌道予測における拡散モデルの適用を促進するために, gbdと呼ばれる, シーンアウェア型歩行者軌道予測フレームワークを提案する。 GBDは目標予測と拡散ネットワークを組み合わせる。 まず、目標予測器は複数の目標を生成し、次に拡散ネットワークはこれらの目標に条件付きマルチモーダル軌道を生成する。 さらに,複数モーダル予測における推定時間削減と精度向上のために,共通の特徴を生かした新しい拡散サンプリングアルゴリズムであるツリーサンプリング(TS)を導入する。 実験の結果,GBD-TS法はリアルタイムの推論速度で最先端の性能を実現することがわかった。

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