論文の概要: Multi-agent Traffic Prediction via Denoised Endpoint Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07041v1
• Date: Sat, 11 May 2024 15:41:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 18:47:31.253020
• Title: Multi-agent Traffic Prediction via Denoised Endpoint Distribution
• Title（参考訳）: Denoized Endpoint Distribution を用いたマルチエージェント交通予測
• Authors: Yao Liu, Ruoyu Wang, Yuanjiang Cao, Quan Z. Sheng, Lina Yao,
• Abstract要約: 高速での軌道予測には歴史的特徴と周囲の物体との相互作用が必要である。 軌道予測のためのDenoized Distributionモデルを提案する。 我々のアプローチは、エンドポイント情報によるモデルの複雑さとパフォーマンスを著しく削減します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.767783008524678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The exploration of high-speed movement by robots or road traffic agents is crucial for autonomous driving and navigation. Trajectory prediction at high speeds requires considering historical features and interactions with surrounding entities, a complexity not as pronounced in lower-speed environments. Prior methods have assessed the spatio-temporal dynamics of agents but often neglected intrinsic intent and uncertainty, thereby limiting their effectiveness. We present the Denoised Endpoint Distribution model for trajectory prediction, which distinctively models agents' spatio-temporal features alongside their intrinsic intentions and uncertainties. By employing Diffusion and Transformer models to focus on agent endpoints rather than entire trajectories, our approach significantly reduces model complexity and enhances performance through endpoint information. Our experiments on open datasets, coupled with comparison and ablation studies, demonstrate our model's efficacy and the importance of its components. This approach advances trajectory prediction in high-speed scenarios and lays groundwork for future developments.
• Abstract（参考訳）: ロボットや道路交通機関による高速移動の探索は、自動運転とナビゲーションに不可欠である。 高速での軌道予測は、低速環境では発音されない複雑さである、周囲の物体との歴史的特徴や相互作用を考慮する必要がある。 従来の手法ではエージェントの時空間的ダイナミクスを評価していたが、本質的な意図や不確実性は無視され、有効性は制限された。 本稿では, エージェントの時空間的特徴を本質的な意図や不確実性とともにモデル化した, 軌跡予測のためのDenoized Endpoint Distributionモデルを提案する。 ディフュージョンモデルとトランスフォーマーモデルを用いて、全軌跡ではなくエージェントエンドポイントにフォーカスすることで、モデルの複雑さを著しく低減し、エンドポイント情報によるパフォーマンスを向上させる。 オープンデータセットに関する実験は、比較とアブレーション研究と合わせて、我々のモデルの有効性とコンポーネントの重要性を実証した。 このアプローチは,高速シナリオにおける軌道予測を推し進め,今後の発展に向けた基礎研究を行う。

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