論文の概要: ProIn: Learning to Predict Trajectory Based on Progressive Interactions for Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16374v1
- Date: Mon, 25 Mar 2024 02:38:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 16:17:05.308451
- Title: ProIn: Learning to Predict Trajectory Based on Progressive Interactions for Autonomous Driving
- Title（参考訳）: ProIn: 自律運転のための進行的インタラクションに基づく軌道予測の学習
- Authors: Yinke Dong, Haifeng Yuan, Hongkun Liu, Wei Jing, Fangzhen Li, Hongmin Liu, Bin Fan,
- Abstract要約: プログレッシブ・インタラクション・ネットワークが提案され、エージェントの特徴が関係する地図に徐々に焦点を合わせることができる。
このネットワークは、グラフ畳み込みを通じて、地図制約の複雑な影響をエージェントの特徴に徐々にエンコードする。
実験は、既存の1段階の相互作用に対する進歩的相互作用の優越性を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.887346755144485
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate motion prediction of pedestrians, cyclists, and other surrounding vehicles (all called agents) is very important for autonomous driving. Most existing works capture map information through an one-stage interaction with map by vector-based attention, to provide map constraints for social interaction and multi-modal differentiation. However, these methods have to encode all required map rules into the focal agent's feature, so as to retain all possible intentions' paths while at the meantime to adapt to potential social interaction. In this work, a progressive interaction network is proposed to enable the agent's feature to progressively focus on relevant maps, in order to better learn agents' feature representation capturing the relevant map constraints. The network progressively encode the complex influence of map constraints into the agent's feature through graph convolutions at the following three stages: after historical trajectory encoder, after social interaction, and after multi-modal differentiation. In addition, a weight allocation mechanism is proposed for multi-modal training, so that each mode can obtain learning opportunities from a single-mode ground truth. Experiments have validated the superiority of progressive interactions to the existing one-stage interaction, and demonstrate the effectiveness of each component. Encouraging results were obtained in the challenging benchmarks.
- Abstract（参考訳）: 歩行者、サイクリスト、その他の周囲の車両(すべてエージェントと呼ばれる)の正確な動き予測は、自動運転にとって非常に重要である。
既存のほとんどの研究は、地図とベクトルに基づく一段階の相互作用を通して地図情報をキャプチャし、社会的相互作用とマルチモーダル微分のための地図制約を提供する。
しかし,これらの手法では,社会的相互作用に適応する一方で,すべての意図の経路を維持するために,必要なマップルールをすべて焦点エージェントの特徴にエンコードする必要がある。
本研究では,エージェントの機能的制約を捉えたエージェントの特徴表現をよりよく学習するため,エージェントの機能的制約を段階的に対象マップに焦点を合わせるために,プログレッシブ・インタラクション・ネットワークを提案する。
ネットワークは、歴史的軌跡エンコーダの後に、社会的相互作用の後に、そしてマルチモーダル微分の後に、グラフ畳み込みによって、地図制約の複雑な影響をエージェントの特徴に徐々にエンコードする。
さらに,マルチモーダルトレーニングにおける重み付け機構を提案し,各モードが単一モードの基底真実から学習機会を得ることができるようにした。
実験は、既存の1段階の相互作用に対する進歩的相互作用の優位性を検証し、各コンポーネントの有効性を実証した。
試行錯誤の結果は, 挑戦的なベンチマークで得られた。
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