論文の概要: SocialFormer: Social Interaction Modeling with Edge-enhanced Heterogeneous Graph Transformers for Trajectory Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03809v1
- Date: Mon, 6 May 2024 19:47:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 18:04:44.969895
- Title: SocialFormer: Social Interaction Modeling with Edge-enhanced Heterogeneous Graph Transformers for Trajectory Prediction
- Title（参考訳）: SocialFormer:軌道予測のためのエッジ強化不均質グラフ変換器を用いたソーシャルインタラクションモデリング
- Authors: Zixu Wang, Zhigang Sun, Juergen Luettin, Lavdim Halilaj,
- Abstract要約: SocialFormerはエージェント間相互作用を意識した軌道予測手法である。
本稿では,エージェント動作の時間的社会的挙動をモデル化するために,ゲートリカレント単位(GRU)に基づくテンポラルエンコーダを提案する。
一般的なnuScenesベンチマークの軌道予測タスクとしてSocialFormerを評価し,最先端の性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.733790302392792
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate trajectory prediction is crucial for ensuring safe and efficient autonomous driving. However, most existing methods overlook complex interactions between traffic participants that often govern their future trajectories. In this paper, we propose SocialFormer, an agent interaction-aware trajectory prediction method that leverages the semantic relationship between the target vehicle and surrounding vehicles by making use of the road topology. We also introduce an edge-enhanced heterogeneous graph transformer (EHGT) as the aggregator in a graph neural network (GNN) to encode the semantic and spatial agent interaction information. Additionally, we introduce a temporal encoder based on gated recurrent units (GRU) to model the temporal social behavior of agent movements. Finally, we present an information fusion framework that integrates agent encoding, lane encoding, and agent interaction encoding for a holistic representation of the traffic scene. We evaluate SocialFormer for the trajectory prediction task on the popular nuScenes benchmark and achieve state-of-the-art performance.
- Abstract（参考訳）: 正確な軌道予測は安全かつ効率的な自動運転を保証するために不可欠である。
しかし、既存のほとんどの手法は、しばしば将来の軌跡を統治する交通参加者間の複雑な相互作用を見落としている。
本稿では,道路トポロジを利用して,対象車両と周辺車両のセマンティックな関係を生かしたエージェント対話型軌道予測手法SocialFormerを提案する。
また、グラフニューラルネットワーク(GNN)のアグリゲータとしてエッジ強化ヘテロジニアスグラフトランスフォーマー(EHGT)を導入し、意味的および空間的エージェント相互作用情報を符号化する。
さらに,エージェント動作の時間的社会的挙動をモデル化するために,ゲートリカレント単位(GRU)に基づくテンポラルエンコーダを導入する。
最後に,交通シーンの全体的表現のためのエージェントエンコーディング,レーンエンコーディング,エージェントインタラクションエンコーディングを統合した情報融合フレームワークを提案する。
一般的なnuScenesベンチマークの軌道予測タスクとしてSocialFormerを評価し,最先端の性能を実現する。
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