論文の概要: GDTS: Goal-Guided Diffusion Model with Tree Sampling for Multi-Modal Pedestrian Trajectory Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14922v2
- Date: Wed, 18 Sep 2024 12:39:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-19 23:46:22.352742
- Title: GDTS: Goal-Guided Diffusion Model with Tree Sampling for Multi-Modal Pedestrian Trajectory Prediction
- Title（参考訳）: GDTS:多モード歩行者軌道予測のための木サンプリングを用いたゴール誘導拡散モデル
- Authors: Ge Sun, Sheng Wang, Lei Zhu, Ming Liu, Jun Ma,
- Abstract要約: マルチモーダル軌道予測のための木サンプリングを用いたゴールガイド拡散モデルを提案する。
2段階のツリーサンプリングアルゴリズムが提案され、一般的な特徴を活用して推論時間を短縮し、マルチモーダル予測の精度を向上させる。
実験により,提案フレームワークは,公開データセットにおけるリアルタイム推論速度と同等の最先端性能を達成できることが実証された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.731398013255179
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate prediction of pedestrian trajectories is crucial for improving the safety of autonomous driving. However, this task is generally nontrivial due to the inherent stochasticity of human motion, which naturally requires the predictor to generate multi-modal prediction. Previous works leverage various generative methods, such as GAN and VAE, for pedestrian trajectory prediction. Nevertheless, these methods may suffer from 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 do not fully utilize input information and usually require many denoising iterations that lead to a long inference time or an additional network for initialization. To address these challenges and facilitate the use of diffusion models in multi-modal trajectory prediction, we propose GDTS, a novel Goal-Guided Diffusion Model with Tree Sampling for multi-modal trajectory prediction. Considering the "goal-driven" characteristics of human motion, GDTS leverages goal estimation to guide the generation of the diffusion network. A two-stage tree sampling algorithm is presented, which leverages common features to reduce the inference time and improve accuracy for multi-modal prediction. Experimental results demonstrate that our proposed framework achieves comparable state-of-the-art performance with real-time inference speed in public datasets.
- Abstract（参考訳）: 歩行者軌道の正確な予測は、自動運転の安全性向上に不可欠である。
しかし、このタスクは人間の動きの固有の確率性のため、自然にマルチモーダルな予測を生成するために予測器を必要とするため、一般的には非自明な作業である。
以前の研究は、歩行者の軌跡予測に、GANやVAEといった様々な生成手法を利用していた。
それでもこれらの手法はモード崩壊と比較的低品質な結果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、現在の拡散法は入力情報を十分に活用していないため、初期化には長い推論時間や追加のネットワークに繋がる多くのデノナイズ・イテレーションが必要となる。
これらの課題に対処し,多モーダル軌道予測における拡散モデルの利用を促進するために,木サンプリングを用いた新たなゴール誘導拡散モデルであるGDTSを提案する。
人間の動きの「ゴール駆動」特性を考えると、GDTSは目標推定を利用して拡散ネットワークの生成を導く。
2段階のツリーサンプリングアルゴリズムが提案され、一般的な特徴を活用して推論時間を短縮し、マルチモーダル予測の精度を向上させる。
実験により,提案フレームワークは,公開データセットにおけるリアルタイム推論速度と同等の最先端性能を達成できることが実証された。
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