論文の概要: Disentangled Neural Relational Inference for Interpretable Motion Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03599v1
• Date: Sun, 7 Jan 2024 22:49:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 18:01:20.412848
• Title: Disentangled Neural Relational Inference for Interpretable Motion Prediction
• Title（参考訳）: 解釈可能な動き予測のための遠方性ニューラルリレーショナル推論
• Authors: Victoria M. Dax, Jiachen Li, Enna Sachdeva, Nakul Agarwal, and Mykel J. Kochenderfer
• Abstract要約: グラフベース表現と時系列モデルを統合した変分自動エンコーダフレームワークを開発した。 本モデルでは,対話を特徴付ける解釈可能なエッジ特徴を付加した動的相互作用グラフを推論する。 シミュレーションと実世界の両方のデータセットに関する広範な実験を通じて、我々のアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.40799770648501
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective interaction modeling and behavior prediction of dynamic agents play a significant role in interactive motion planning for autonomous robots. Although existing methods have improved prediction accuracy, few research efforts have been devoted to enhancing prediction model interpretability and out-of-distribution (OOD) generalizability. This work addresses these two challenging aspects by designing a variational auto-encoder framework that integrates graph-based representations and time-sequence models to efficiently capture spatio-temporal relations between interactive agents and predict their dynamics. Our model infers dynamic interaction graphs in a latent space augmented with interpretable edge features that characterize the interactions. Moreover, we aim to enhance model interpretability and performance in OOD scenarios by disentangling the latent space of edge features, thereby strengthening model versatility and robustness. We validate our approach through extensive experiments on both simulated and real-world datasets. The results show superior performance compared to existing methods in modeling spatio-temporal relations, motion prediction, and identifying time-invariant latent features.
• Abstract（参考訳）: 動的エージェントの効果的な相互作用モデリングと行動予測は自律ロボットのインタラクティブな動作計画において重要な役割を果たす。 既存の手法では予測精度は向上しているが、予測モデルの解釈可能性と分散性(ood)の一般化性を高める研究は少ない。 本研究は,対話エージェント間の時空間関係を効率的に捉え,そのダイナミクスを予測するために,グラフに基づく表現と時間系列モデルを統合する変分オートエンコーダフレームワークを設計することで,これら2つの課題を解決する。 我々のモデルは、相互作用を特徴づける解釈可能なエッジ特徴を付加した潜在空間における動的相互作用グラフを推定する。 さらに,エッジ特徴の潜在空間を曖昧にすることで,OODシナリオにおけるモデルの解釈可能性や性能を向上させることを目的としている。 シミュレーションデータセットと実世界のデータセットの両方で広範な実験を行い、このアプローチを検証する。 その結果,時空間関係,動き予測,時間不変潜在特徴の同定において,既存の手法と比較して優れた性能を示した。

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