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。

関連論文リスト

• Characterized Diffusion Networks for Enhanced Autonomous Driving Trajectory Prediction [0.6202955567445396]
  本稿では,自律走行のための新しい軌道予測モデルを提案する。 本モデルは,不確実性推定と複雑なエージェント相互作用を組み込むことにより,軌道予測の精度と信頼性を向上させる。 提案モデルでは,実環境における自律走行システムへの応用の可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T15:03:44Z)
• Traj-Explainer: An Explainable and Robust Multi-modal Trajectory Prediction Approach [12.60529039445456]
  複雑な交通環境のナビゲーションはインテリジェントな技術の進歩によって大幅に向上し、自動車の正確な環境認識と軌道予測を可能にした。 既存の研究は、しばしばシナリオエージェントの合同推論を無視し、軌道予測モデルにおける解釈可能性に欠ける。 本研究では, 説明可能な拡散条件に基づく多モード軌道予測トラj-Explainerという, 説明可能性指向の軌道予測モデルが設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-22T08:17:33Z)
• Trajeglish: Traffic Modeling as Next-Token Prediction [67.28197954427638]
  自動運転開発における長年の課題は、記録された運転ログからシードされた動的運転シナリオをシミュレートすることだ。 車両、歩行者、サイクリストが運転シナリオでどのように相互作用するかをモデル化するために、離散シーケンスモデリングのツールを適用します。 我々のモデルはSim Agents Benchmarkを上回り、リアリズムメタメトリックの先行作業の3.3%、インタラクションメトリックの9.9%を上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T18:53:27Z)
• A Diffusion-Model of Joint Interactive Navigation [14.689298253430568]
  本稿では,交通シナリオを生成する拡散に基づくDJINNを提案する。 我々のアプローチは、過去、現在、未来からのフレキシブルな状態観察のセットに基づいて、全てのエージェントの軌跡を共同で拡散させる。 本稿では,DJINNが様々な条件分布からの直接的テスト時間サンプリングを柔軟に行う方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-21T22:10:20Z)
• Spatio-Temporal Graph Dual-Attention Network for Multi-Agent Prediction and Tracking [23.608125748229174]
  異種エージェントを含む多エージェント軌道予測のための汎用生成ニューラルシステムを提案する。 提案システムは, 軌道予測のための3つのベンチマークデータセット上で評価される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-18T02:25:35Z)
• LookOut: Diverse Multi-Future Prediction and Planning for Self-Driving [139.33800431159446]
  LookOutは、環境を共同で知覚し、センサーデータから様々な未来を予測するアプローチである。 本モデルでは,大規模自動運転データセットにおいて,より多様性があり,サンプル効率のよい動き予測を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-16T23:19:22Z)
• Instance-Aware Predictive Navigation in Multi-Agent Environments [93.15055834395304]
  エージェント間の相互作用と将来のシーン構造を予測するIPC(Instance-Aware Predictive Control)アプローチを提案する。 我々は,ego中心の視点でエージェント間のインタラクションを推定するために,新しいマルチインスタンスイベント予測モジュールを採用する。 シーンレベルとインスタンスレベルの両方の予測状態をより有効活用するために、一連のアクションサンプリング戦略を設計します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-14T22:21:25Z)
• SMART: Simultaneous Multi-Agent Recurrent Trajectory Prediction [72.37440317774556]
  本稿では,将来の軌道予測における2つの重要な課題に対処する手法を提案する。 エージェントの数に関係なく、トレーニングデータと予測と一定時間の推測の両方において、マルチモーダリティ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-26T08:17:10Z)
• Implicit Latent Variable Model for Scene-Consistent Motion Forecasting [78.74510891099395]
  本稿では,センサデータから直接複雑な都市交通のシーン一貫性のある動き予測を学習することを目的とする。 我々は、シーンを相互作用グラフとしてモデル化し、強力なグラフニューラルネットワークを用いてシーンの分散潜在表現を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-23T14:31:25Z)
• Diverse and Admissible Trajectory Forecasting through Multimodal Context Understanding [46.52703817997932]
  自律走行におけるマルチエージェント軌道予測には、周囲の車両や歩行者の挙動を正確に予測するエージェントが必要である。 マルチモーダル世界から複数の入力信号を合成するモデルを提案する。 従来の最先端手法よりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-06T13:59:39Z)
• Social-WaGDAT: Interaction-aware Trajectory Prediction via Wasserstein Graph Double-Attention Network [29.289670231364788]
  本稿では,マルチエージェント軌道予測のためのジェネリック生成ニューラルシステムを提案する。 また、車両軌道予測に効率的なキネマティック拘束層を応用した。 提案システムは,軌道予測のための3つの公開ベンチマークデータセットを用いて評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T20:11:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。