論文の概要: ControlTraj: Controllable Trajectory Generation with Topology-Constrained Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15380v1
• Date: Tue, 23 Apr 2024 09:42:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-25 15:44:33.599126
• Title: ControlTraj: Controllable Trajectory Generation with Topology-Constrained Diffusion Model
• Title（参考訳）: ControlTraj: 位相制約拡散モデルによる制御可能な軌道生成
• Authors: Yuanshao Zhu, James Jianqiao Yu, Xiangyu Zhao, Qidong Liu, Yongchao Ye, Wei Chen, Zijian Zhang, Xuetao Wei, Yuxuan Liang,
• Abstract要約: ControlTrajは、トポロジ制約付き拡散モデルを備えた、制御可能なトラジェクトリ生成フレームワークである。 道路セグメントの微細な埋め込みを抽出する新しい道路セグメントオートエンコーダを開発した。 符号化された特徴とトリップ属性は、後に提案された地理的なUNetアーキテクチャにマージされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.0442700565278
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating trajectory data is among promising solutions to addressing privacy concerns, collection costs, and proprietary restrictions usually associated with human mobility analyses. However, existing trajectory generation methods are still in their infancy due to the inherent diversity and unpredictability of human activities, grappling with issues such as fidelity, flexibility, and generalizability. To overcome these obstacles, we propose ControlTraj, a Controllable Trajectory generation framework with the topology-constrained diffusion model. Distinct from prior approaches, ControlTraj utilizes a diffusion model to generate high-fidelity trajectories while integrating the structural constraints of road network topology to guide the geographical outcomes. Specifically, we develop a novel road segment autoencoder to extract fine-grained road segment embedding. The encoded features, along with trip attributes, are subsequently merged into the proposed geographic denoising UNet architecture, named GeoUNet, to synthesize geographic trajectories from white noise. Through experimentation across three real-world data settings, ControlTraj demonstrates its ability to produce human-directed, high-fidelity trajectory generation with adaptability to unexplored geographical contexts.
• Abstract（参考訳）: トラジェクトリデータの生成は、プライバシー問題、収集コスト、そして人間のモビリティ分析に関連するプロプライエタリな制約に対処するための有望な解決策の1つである。 しかし、既存の軌道生成法は、人間の活動の固有の多様性と予測不可能さのためにまだ初期段階にあり、忠実さ、柔軟性、一般化可能性といった問題に悩まされている。 これらの障害を克服するために,トポロジ制約付き拡散モデルを用いた制御可能なトラジェクトリ生成フレームワークである ControlTraj を提案する。 ControlTrajは、従来のアプローチとは違い、拡散モデルを用いて、道路ネットワークトポロジの構造的制約を統合しながら、高忠実度軌道を生成する。 具体的には,道路セグメントの微細な埋め込みを抽出する新しい道路セグメントオートエンコーダを開発する。 符号化された特徴と旅行属性は、後にGeoUNetと呼ばれる提案された地理的デノナイズされたUNetアーキテクチャにマージされ、ホワイトノイズから地理的トラジェクトリを合成する。 ControlTrajは、現実世界の3つのデータ設定の実験を通じて、探索されていない地理的コンテキストに適応可能な、人間指向の高忠実な軌道生成を生成できることを実証する。

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