論文の概要: MFTraj: Map-Free, Behavior-Driven Trajectory Prediction for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01266v1
• Date: Thu, 2 May 2024 13:13:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 16:34:40.899063
• Title: MFTraj: Map-Free, Behavior-Driven Trajectory Prediction for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: MFTraj: 自律運転のためのマップフリー、行動駆動軌道予測
• Authors: Haicheng Liao, Zhenning Li, Chengyue Wang, Huanming Shen, Bonan Wang, Dongping Liao, Guofa Li, Chengzhong Xu,
• Abstract要約: 本稿では,自律走行に適した軌道予測モデルを提案する。 歴史的軌跡データと新しい幾何学的動的グラフに基づく行動認識モジュールを組み合わせる。 計算効率とパラメータオーバーヘッドの低減を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.965681867350215
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a trajectory prediction model tailored for autonomous driving, focusing on capturing complex interactions in dynamic traffic scenarios without reliance on high-definition maps. The model, termed MFTraj, harnesses historical trajectory data combined with a novel dynamic geometric graph-based behavior-aware module. At its core, an adaptive structure-aware interactive graph convolutional network captures both positional and behavioral features of road users, preserving spatial-temporal intricacies. Enhanced by a linear attention mechanism, the model achieves computational efficiency and reduced parameter overhead. Evaluations on the Argoverse, NGSIM, HighD, and MoCAD datasets underscore MFTraj's robustness and adaptability, outperforming numerous benchmarks even in data-challenged scenarios without the need for additional information such as HD maps or vectorized maps. Importantly, it maintains competitive performance even in scenarios with substantial missing data, on par with most existing state-of-the-art models. The results and methodology suggest a significant advancement in autonomous driving trajectory prediction, paving the way for safer and more efficient autonomous systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自律走行に適した軌道予測モデルを提案する。 MFTrajと呼ばれるこのモデルは、新しい動的幾何学グラフに基づく行動認識モジュールと組み合わせた歴史的軌跡データを利用する。 その中心となるのは、適応型構造対応の対話型グラフ畳み込みネットワークで、道路利用者の位置的特徴と行動的特徴の両方を捉え、空間的・時間的複雑さを保っている。 線形アテンション機構によって強化されたモデルでは、計算効率とパラメータオーバーヘッドの低減を実現している。 Argoverse、NGSIM、HighD、MoCADデータセットの評価は、MFTrajの堅牢性と適応性を強調し、HDマップやベクトル化マップなどの追加情報を必要としないデータ収集シナリオにおいても、多くのベンチマークを上回っている。 重要なのは、既存の最先端モデルに匹敵するデータ不足のシナリオでも、競争力のあるパフォーマンスを維持することだ。 この結果と手法は、より安全で効率的な自動運転システムを実現するために、自律走行軌道予測の大幅な進歩を示唆している。

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