論文の概要: MAP-Former: Multi-Agent-Pair Gaussian Joint Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19283v1
• Date: Tue, 30 Apr 2024 06:21:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 15:23:59.523829
• Title: MAP-Former: Multi-Agent-Pair Gaussian Joint Prediction
• Title（参考訳）: MAP-Former:マルチエージェントペアガウス関節予測
• Authors: Marlon Steiner, Marvin Klemp, Christoph Stiller,
• Abstract要約: 交通行動予測モジュールから得られる軌道情報と実際に必要とされるものとの間には,軌道のリスク評価のギャップがある。 既存の予測モデルでは、単一エージェントに対する不確実な重み付きエージェントの将来の軌道の合同予測やガウス確率密度関数(PDF)が得られている。 本稿では, エージェント対共分散行列をシーン中心の方法で予測することに着目し, 動き予測への新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.110153599741102
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is a gap in risk assessment of trajectories between the trajectory information coming from a traffic motion prediction module and what is actually needed. Closing this gap necessitates advancements in prediction beyond current practices. Existing prediction models yield joint predictions of agents' future trajectories with uncertainty weights or marginal Gaussian probability density functions (PDFs) for single agents. Although, these methods achieve high accurate trajectory predictions, they only provide little or no information about the dependencies of interacting agents. Since traffic is a process of highly interdependent agents, whose actions directly influence their mutual behavior, the existing methods are not sufficient to reliably assess the risk of future trajectories. This paper addresses that gap by introducing a novel approach to motion prediction, focusing on predicting agent-pair covariance matrices in a ``scene-centric'' manner, which can then be used to model Gaussian joint PDFs for all agent-pairs in a scene. We propose a model capable of predicting those agent-pair covariance matrices, leveraging an enhanced awareness of interactions. Utilizing the prediction results of our model, this work forms the foundation for comprehensive risk assessment with statistically based methods for analyzing agents' relations by their joint PDFs.
• Abstract（参考訳）: 交通行動予測モジュールから得られる軌道情報と実際に必要とされるものとの間には,軌道のリスク評価のギャップがある。 このギャップを閉じるには、現在のプラクティスを超えた予測の進歩が必要である。 既存の予測モデルでは、単一エージェントに対する不確実な重み付きエージェントの将来の軌道の合同予測やガウス確率密度関数(PDF)が得られている。 これらの手法は高精度な軌道予測を実現するが、相互作用するエージェントの依存関係に関する情報はほとんど、あるいは全く提供しない。 交通は、相互行動に直接影響を及ぼす非常に相互依存的なエージェントのプロセスであるため、既存の手法は将来の軌道のリスクを確実に評価するのに十分ではない。 本稿では, エージェントペアの共分散行列を 'scene-centric'' 方式で予測し, シーン内のすべてのエージェントペアに対してガウス共同PDFをモデル化する, 動作予測の新しいアプローチを導入することで, ギャップを解消する。 本稿では,これらのエージェント対共分散行列を予測可能なモデルを提案する。 本研究は,提案モデルの予測結果を活用することで,統計的手法を用いた総合的リスクアセスメントの基盤となる。

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