Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transfer Learning Study of Motion Transformer-based Trajectory Predictions

論文の概要: Transfer Learning Study of Motion Transformer-based Trajectory Predictions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08271v2
Date: Tue, 9 Jul 2024 09:46:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-10 23:31:18.817096
Title: Transfer Learning Study of Motion Transformer-based Trajectory Predictions
Title（参考訳）: 移動変圧器を用いた軌道予測の伝達学習
Authors: Lars Ullrich, Alex McMaster, Knut Graichen,
Abstract要約: 自動運転における軌道計画は、他の道路利用者の緊急行動を予測することに大きく依存している。学習ベースの手法は現在、シミュレーションベースの課題において印象的な結果を示している。本研究は,実世界への効果的な移行を支援するために,計算時間と性能のトレードオフの可能性に関する洞察を提供することを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2972104025246092
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Trajectory planning in autonomous driving is highly dependent on predicting the emergent behavior of other road users. Learning-based methods are currently showing impressive results in simulation-based challenges, with transformer-based architectures technologically leading the way. Ultimately, however, predictions are needed in the real world. In addition to the shifts from simulation to the real world, many vehicle- and country-specific shifts, i.e. differences in sensor systems, fusion and perception algorithms as well as traffic rules and laws, are on the agenda. Since models that can cover all system setups and design domains at once are not yet foreseeable, model adaptation plays a central role. Therefore, a simulation-based study on transfer learning techniques is conducted on basis of a transformer-based model. Furthermore, the study aims to provide insights into possible trade-offs between computational time and performance to support effective transfers into the real world.
Abstract（参考訳）: 自動運転における軌道計画は、他の道路利用者の緊急行動を予測することに大きく依存している。学習ベースの手法は現在、シミュレーションベースの課題において印象的な成果を上げており、トランスフォーマーベースのアーキテクチャが技術的に先導している。しかし、究極的には、現実の世界では予測が必要である。シミュレーションから現実へのシフトに加えて、センサーシステム、融合および認識アルゴリズム、交通規則や法則の違いなど、車種や国種による多くのシフトが議題となっている。すべてのシステム設定と設計ドメインを一度にカバーできるモデルは、まだ予測できないため、モデル適応は中心的な役割を果たす。そこで,トランスフォーマーモデルに基づくトランスファーラーニング手法のシミュレーションに基づく研究を行った。さらに,本研究は,実世界への効果的な転送を支援するために,計算時間と性能のトレードオフの可能性に関する洞察を提供することを目的としている。

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