論文の概要: OOSTraj: Out-of-Sight Trajectory Prediction With Vision-Positioning Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02227v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 18:30:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 19:38:40.474219
• Title: OOSTraj: Out-of-Sight Trajectory Prediction With Vision-Positioning Denoising
• Title（参考訳）: OOSTraj:視覚刺激による視線外軌道予測
• Authors: Haichao Zhang, Yi Xu, Hongsheng Lu, Takayuki Shimizu, Yun Fu,
• Abstract要約: 軌道予測はコンピュータビジョンと自律運転の基本である。 この分野における既存のアプローチは、しばしば正確で完全な観測データを仮定する。 本稿では,視覚的位置決め技術を利用した視線外軌道予測手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.86409475232849
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Trajectory prediction is fundamental in computer vision and autonomous driving, particularly for understanding pedestrian behavior and enabling proactive decision-making. Existing approaches in this field often assume precise and complete observational data, neglecting the challenges associated with out-of-view objects and the noise inherent in sensor data due to limited camera range, physical obstructions, and the absence of ground truth for denoised sensor data. Such oversights are critical safety concerns, as they can result in missing essential, non-visible objects. To bridge this gap, we present a novel method for out-of-sight trajectory prediction that leverages a vision-positioning technique. Our approach denoises noisy sensor observations in an unsupervised manner and precisely maps sensor-based trajectories of out-of-sight objects into visual trajectories. This method has demonstrated state-of-the-art performance in out-of-sight noisy sensor trajectory denoising and prediction on the Vi-Fi and JRDB datasets. By enhancing trajectory prediction accuracy and addressing the challenges of out-of-sight objects, our work significantly contributes to improving the safety and reliability of autonomous driving in complex environments. Our work represents the first initiative towards Out-Of-Sight Trajectory prediction (OOSTraj), setting a new benchmark for future research. The code is available at \url{https://github.com/Hai-chao-Zhang/OOSTraj}.
• Abstract（参考訳）: 軌道予測は、特に歩行者の行動を理解し、積極的な意思決定を可能にするために、コンピュータビジョンと自律運転において基本的なものである。 この分野での既存のアプローチは、しばしば正確な観測データと完全な観測データを前提としており、視野外オブジェクトと、限られたカメラ範囲、物理的障害物、およびデノナイズドセンサーデータに対する真実の欠如によるセンサデータに固有のノイズを無視する。 このような監視は重要な安全上の問題であり、必須で目に見えない物体が欠落する可能性がある。 このギャップを埋めるために,視覚的位置決め技術を利用した視線外軌道予測手法を提案する。 提案手法は、教師なしの方法でノイズを検知し、視界外物体のセンサに基づく軌跡を正確に視覚的軌跡にマッピングする。 この手法は,Vi-Fi と JRDB のデータセット上でのノイズの多いセンサ軌道のデノゲーションと予測において,最先端の性能を実証した。 軌道予測の精度を向上し、視界外物体の課題に対処することにより、複雑な環境での自動運転の安全性と信頼性の向上に大きく貢献する。 我々の研究は、Of-Of-Sight Trajectory Prediction (OOSTraj) に向けた最初の取り組みであり、将来の研究のための新しいベンチマークを設定します。 コードは \url{https://github.com/Hai-chao-Zhang/OOSTraj} で公開されている。

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