論文の概要: SemanticFormer: Holistic and Semantic Traffic Scene Representation for Trajectory Prediction using Knowledge Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19379v1
- Date: Tue, 30 Apr 2024 09:11:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 14:54:33.929196
- Title: SemanticFormer: Holistic and Semantic Traffic Scene Representation for Trajectory Prediction using Knowledge Graphs
- Title(参考訳): セマンティックフォーマー:知識グラフを用いた軌道予測のための全体的かつセマンティックな交通シーン表現
- Authors: Zhigang Sun, Zixu Wang, Lavdim Halilaj, Juergen Luettin,
- Abstract要約: 自律運転における軌道予測は、運転シーンのすべての関連状況の正確な表現に依存する。
本稿では,交通シーングラフを解析することで,セマンティックフォーマーがマルチモーダルトラジェクトリを予測する手法について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.733790302392792
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Trajectory prediction in autonomous driving relies on accurate representation of all relevant contexts of the driving scene including traffic participants, road topology, traffic signs as well as their semantic relations to each other. Despite increased attention to this issue, most approaches in trajectory prediction do not consider all of these factors sufficiently. This paper describes a method SemanticFormer to predict multimodal trajectories by reasoning over a semantic traffic scene graph using a hybrid approach. We extract high-level information in the form of semantic meta-paths from a knowledge graph which is then processed by a novel pipeline based on multiple attention mechanisms to predict accurate trajectories. The proposed architecture comprises a hierarchical heterogeneous graph encoder, which can capture spatio-temporal and relational information across agents and between agents and road elements, and a predictor that fuses the different encodings and decodes trajectories with probabilities. Finally, a refinement module evaluates permitted meta-paths of trajectories and speed profiles to obtain final predicted trajectories. Evaluation of the nuScenes benchmark demonstrates improved performance compared to the state-of-the-art methods.
- Abstract(参考訳): 自律運転における軌道予測は、交通参加者、道路トポロジ、交通標識、およびそれらの相互の意味的関係を含む運転シーンのすべての関連状況の正確な表現に依存する。
この問題に注目が集まる一方で、軌道予測のほとんどのアプローチはこれらの要因を十分に考慮していない。
本稿では,セマンティックフォーマーを用いて,ハイブリッド手法を用いてセマンティックトラフィックシーングラフを解析することにより,マルチモーダルトラジェクトリを予測する手法について述べる。
知識グラフから意味的メタパスの形で高レベル情報を抽出し,複数の注意機構に基づいて新しいパイプラインによって処理し,正確な軌跡を推定する。
提案アーキテクチャは,エージェント間およびエージェントと道路要素間の時空間的および関係的な情報をキャプチャ可能な階層的ヘテロジニアスグラフエンコーダと,異なるエンコーディングを融合させ,確率で軌道を復号する予測器とを備える。
最後に、改良モジュールは、許容された軌跡のメタパスと速度プロファイルを評価し、最終的な予測軌跡を得る。
nuScenesベンチマークの評価は、最先端の手法と比較して改善された性能を示している。
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