論文の概要: Reliable Trajectory Prediction and Uncertainty Quantification with Conditioned Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14384v1
• Date: Thu, 23 May 2024 10:01:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 15:54:01.891167
• Title: Reliable Trajectory Prediction and Uncertainty Quantification with Conditioned Diffusion Models
• Title（参考訳）: 条件付き拡散モデルによる信頼軌道予測と不確かさの定量化
• Authors: Marion Neumeier, Sebastian Dorn, Michael Botsch, Wolfgang Utschick,
• Abstract要約: 本研究は, 拡散モデルを用いた高速道路軌道予測のための新しいネットワークアーキテクチャである, 条件付き車両運動拡散(cVMD)モデルを紹介する。 cVMDのアーキテクチャの中心は、安全クリティカルなアプリケーションにおいて重要な機能である不確実な定量化を実行する能力である。 実験により,提案アーキテクチャは最先端モデルと比較して,競合軌道予測精度が向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.308331231957588
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work introduces the conditioned Vehicle Motion Diffusion (cVMD) model, a novel network architecture for highway trajectory prediction using diffusion models. The proposed model ensures the drivability of the predicted trajectory by integrating non-holonomic motion constraints and physical constraints into the generative prediction module. Central to the architecture of cVMD is its capacity to perform uncertainty quantification, a feature that is crucial in safety-critical applications. By integrating the quantified uncertainty into the prediction process, the cVMD's trajectory prediction performance is improved considerably. The model's performance was evaluated using the publicly available highD dataset. Experiments show that the proposed architecture achieves competitive trajectory prediction accuracy compared to state-of-the-art models, while providing guaranteed drivable trajectories and uncertainty quantification.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 拡散モデルを用いた高速道路軌道予測のための新しいネットワークアーキテクチャである, 条件付き車両運動拡散(cVMD)モデルを紹介する。 提案モデルは,非ホロノミックな運動制約と物理的制約を生成予測モジュールに統合することにより,予測軌道の乾燥性を保証する。 cVMDのアーキテクチャの中心は、安全クリティカルなアプリケーションにおいて重要な機能である不確実な定量化を実行する能力である。 定量化された不確実性を予測プロセスに統合することにより、cVMDの軌道予測性能を大幅に改善する。 モデルの性能は,公開されている高Dデータセットを用いて評価した。 実験により,提案アーキテクチャは最先端モデルと比較して,競合軌道予測精度が向上し,ドライビング可能な軌道と不確かさの定量化が保証された。

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