論文の概要: Cooperative Probabilistic Trajectory Forecasting under Occlusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03296v1
- Date: Wed, 6 Dec 2023 05:36:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-07 16:08:19.212774
- Title: Cooperative Probabilistic Trajectory Forecasting under Occlusion
- Title(参考訳): 咬合下での協調確率的軌道予測
- Authors: Anshul Nayak, Azim Eskandarian
- Abstract要約: 隠蔽対象の情報を安全なナビゲーションのためにエゴエージェントに伝達する必要がある場合が多い。
本稿では,エゴエージェントの基準フレームにおける閉塞歩行者の現況を協調的に推定するエンド・ツー・エンドネットワークを設計する。
また,エゴ剤による閉塞歩行者の不確実性を考慮した軌道予測は,閉塞を前提とした地上の真実軌道とほぼ同様であることを示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 110.4960878651584
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Perception and planning under occlusion is essential for safety-critical
tasks. Occlusion-aware planning often requires communicating the information of
the occluded object to the ego agent for safe navigation. However,
communicating rich sensor information under adverse conditions during
communication loss and limited bandwidth may not be always feasible. Further,
in GPS denied environments and indoor navigation, localizing and sharing of
occluded objects can be challenging. To overcome this, relative pose estimation
between connected agents sharing a common field of view can be a
computationally effective way of communicating information about surrounding
objects. In this paper, we design an end-to-end network that cooperatively
estimates the current states of occluded pedestrian in the reference frame of
ego agent and then predicts the trajectory with safety guarantees.
Experimentally, we show that the uncertainty-aware trajectory prediction of
occluded pedestrian by the ego agent is almost similar to the ground truth
trajectory assuming no occlusion. The current research holds promise for
uncertainty-aware navigation among multiple connected agents under occlusion.
- Abstract(参考訳): 咬合下の知覚と計画が安全クリティカルな課題に不可欠である。
隠蔽対象の情報を安全なナビゲーションのためにエゴエージェントに伝達する必要があることが多い。
しかし、通信損失や帯域幅の限られる状況下では、リッチセンサ情報を通信することは必ずしも不可能である。
さらに、GPSが否定する環境や屋内ナビゲーションでは、隠蔽物体の局所化と共有は困難である。
これを解決するために、共通視野を共有する連結エージェント間の相対的なポーズ推定は、周囲のオブジェクトに関する情報を伝えるのに有効な方法である。
本稿では,egoエージェントの基準フレームにおける閉塞歩行者の現況を協調的に推定し,安全保証により軌道予測を行うエンド・ツー・エンドネットワークを設計する。
実験により,エゴ剤による閉塞歩行者の不確実性を考慮した軌跡予測は,閉塞を前提とした地上の真実軌跡とほぼ同様であることがわかった。
本研究は、咬合下の複数の連結エージェント間の不確実性認識ナビゲーションを約束している。
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