論文の概要: Diffusion-Based Environment-Aware Trajectory Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11643v1
- Date: Mon, 18 Mar 2024 10:35:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 15:47:44.286664
- Title: Diffusion-Based Environment-Aware Trajectory Prediction
- Title(参考訳): 拡散に基づく環境認識軌道予測
- Authors: Theodor Westny, Björn Olofsson, Erik Frisk,
- Abstract要約: 自動運転車の安全かつ効率的な運転には、交通参加者の将来の軌跡を予測する能力が不可欠である。
本稿では,多エージェント軌道予測のための拡散モデルを提案する。
このモデルは、交通参加者と環境の間の複雑な相互作用を捉え、データのマルチモーダルな性質を正確に学習することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.1406146587437904
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The ability to predict the future trajectories of traffic participants is crucial for the safe and efficient operation of autonomous vehicles. In this paper, a diffusion-based generative model for multi-agent trajectory prediction is proposed. The model is capable of capturing the complex interactions between traffic participants and the environment, accurately learning the multimodal nature of the data. The effectiveness of the approach is assessed on large-scale datasets of real-world traffic scenarios, showing that our model outperforms several well-established methods in terms of prediction accuracy. By the incorporation of differential motion constraints on the model output, we illustrate that our model is capable of generating a diverse set of realistic future trajectories. Through the use of an interaction-aware guidance signal, we further demonstrate that the model can be adapted to predict the behavior of less cooperative agents, emphasizing its practical applicability under uncertain traffic conditions.
- Abstract(参考訳): 自動運転車の安全かつ効率的な運転には、交通参加者の将来の軌跡を予測する能力が不可欠である。
本稿では,多エージェント軌道予測のための拡散モデルを提案する。
このモデルは、交通参加者と環境の間の複雑な相互作用を捉え、データのマルチモーダルな性質を正確に学習することができる。
提案手法の有効性は,現実の交通シナリオの大規模データセットを用いて評価され,予測精度の観点から,我々のモデルがいくつかの確立された手法より優れていることを示す。
モデル出力に微分運動制約を組み込むことにより、我々のモデルは様々な現実的な将来の軌跡を生成することができることを示す。
さらに,対話対応誘導信号を用いて,不確実な交通条件下での実際の適用性を強調し,より少ない協調エージェントの挙動を予測できることを示す。
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