論文の概要: Certified Human Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13778v1
• Date: Wed, 20 Mar 2024 17:41:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 15:58:55.806112
• Title: Certified Human Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: 認証された人間の軌道予測
• Authors: Mohammadhossein Bahari, Saeed Saadatnejad, Amirhossein Asgari Farsangi, Seyed-Mohsen Moosavi-Dezfooli, Alexandre Alahi,
• Abstract要約: 交通予知は自動運転車に不可欠な役割を担っている。 本稿では,軌道予測作業に適した認証手法を提案する。 非有界出力や変異モダリティを含む、軌道予測に関連する固有の課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.1736456453465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trajectory prediction plays an essential role in autonomous vehicles. While numerous strategies have been developed to enhance the robustness of trajectory prediction models, these methods are predominantly heuristic and do not offer guaranteed robustness against adversarial attacks and noisy observations. In this work, we propose a certification approach tailored for the task of trajectory prediction. To this end, we address the inherent challenges associated with trajectory prediction, including unbounded outputs, and mutli-modality, resulting in a model that provides guaranteed robustness. Furthermore, we integrate a denoiser into our method to further improve the performance. Through comprehensive evaluations, we demonstrate the effectiveness of the proposed technique across various baselines and using standard trajectory prediction datasets. The code will be made available online: https://s-attack.github.io/
• Abstract（参考訳）: 軌道予測は自動運転車において重要な役割を果たす。 軌道予測モデルのロバスト性を高めるために多くの戦略が開発されているが、これらの手法は主にヒューリスティックであり、敵の攻撃やノイズの観測に対して確実なロバスト性を提供していない。 本研究では,軌道予測作業に適した認証手法を提案する。 この目的のために, トラジェクティブ予測に係わる固有の課題, 非有界出力, ミュートリモダリティに対処し, その結果, 堅牢性を保証するモデルが得られた。 さらに,提案手法にデノイザを組み込むことにより,さらなる性能向上を図る。 包括的評価を通じて,提案手法の有効性を様々なベースラインで検証し,標準軌跡予測データセットを用いて検証した。 コードはオンラインで利用可能になる。

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