論文の概要: Enhancing Trajectory Prediction through Self-Supervised Waypoint Noise Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09466v1
• Date: Sun, 26 Nov 2023 19:03:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 14:13:37.162071
• Title: Enhancing Trajectory Prediction through Self-Supervised Waypoint Noise Prediction
• Title（参考訳）: 自己監督型ウェイポイント騒音予測による軌道予測の強化
• Authors: Pranav Singh Chib, Pravendra Singh
• Abstract要約: 軌道予測は、未来の軌道を予測するために、交通機関の不確定の性質をモデル化する重要なタスクである。 SSWNP(Self-Supervised Waypoint Noise Prediction)と呼ばれる新しい手法を提案する。 提案手法では,経路点の空間的領域にまたがる過去の観測軌跡の,クリーンでノイズを増進したビューを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.385936248154987
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Trajectory prediction is an important task that involves modeling the indeterminate nature of traffic actors to forecast future trajectories given the observed trajectory sequences. However, current methods confine themselves to presumed data manifolds, assuming that trajectories strictly adhere to these manifolds, resulting in overly simplified predictions. To this end, we propose a novel approach called SSWNP (Self-Supervised Waypoint Noise Prediction). In our approach, we first create clean and noise-augmented views of past observed trajectories across the spatial domain of waypoints. We then compel the trajectory prediction model to maintain spatial consistency between predictions from these two views, in addition to the trajectory prediction task. Introducing the noise-augmented view mitigates the model's reliance on a narrow interpretation of the data manifold, enabling it to learn more plausible and diverse representations. We also predict the noise present in the two views of past observed trajectories as an auxiliary self-supervised task, enhancing the model's understanding of the underlying representation and future predictions. Empirical evidence demonstrates that the incorporation of SSWNP into the model learning process significantly improves performance, even in noisy environments, when compared to baseline methods. Our approach can complement existing trajectory prediction methods. To showcase the effectiveness of our approach, we conducted extensive experiments on three datasets: NBA Sports VU, ETH-UCY, and TrajNet++, with experimental results highlighting the substantial improvement achieved in trajectory prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: トラジェクトリ予測は、観測されたトラジェクトリシーケンスから将来のトラジェクトリを予測するために、トラフィックアクターの不確定の性質をモデル化する重要なタスクである。 しかし、現在の方法では、トラジェクトリーがこれらの多様体に厳密に従うと仮定して、推定されたデータ多様体に限定し、過度に単純化された予測をもたらす。 そこで本研究では,SSWNP(Self-Supervised Waypoint Noise Prediction)と呼ばれる新しい手法を提案する。 提案手法では,まず,過去の観測された軌跡の清潔でノイズに満ちた視点を,経路の空間領域にまたがって作成する。 次に、軌道予測モデルを用いて、これらの2つの視点からの予測と軌道予測タスクとの空間的整合性を維持する。 ノイズ拡張ビューの導入は、モデルがデータ多様体の狭い解釈に依存することを緩和し、より妥当で多様な表現を学べる。 また,過去の観測軌跡の2つの視点における騒音を補助的自己監視課題として予測し,モデルによる基礎表現と今後の予測の理解を深める。 実験的な証拠は、SSWNPをモデル学習プロセスに組み込むことで、ベースライン法と比較してノイズの多い環境でも性能が著しく向上することを示している。 提案手法は既存の軌道予測手法を補完することができる。 提案手法の有効性を示すために,NBA Sports VU,ETH-UCY,TrajNet++の3つのデータセットに対して広範な実験を行った。

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