論文の概要: A Structure-Aware Lane Graph Transformer Model for Vehicle Trajectory Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20121v1
- Date: Thu, 30 May 2024 14:57:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 13:58:47.030957
- Title: A Structure-Aware Lane Graph Transformer Model for Vehicle Trajectory Prediction
- Title（参考訳）: 車両軌道予測のための構造対応レーングラフ変換器モデル
- Authors: Sun Zhanbo, Dong Caiyin, Ji Ang, Zhao Ruibin, Zhao Yu,
- Abstract要約: Lane Graph Transformer (LGT)モデル。
主な貢献は、地図トポロジー構造を注意機構に符号化することである。
その結果,提案したLGTモデルにより,Argoverse 2データセット上での予測性能が大幅に向上することが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.13229467105873
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate prediction of future trajectories for surrounding vehicles is vital for the safe operation of autonomous vehicles. This study proposes a Lane Graph Transformer (LGT) model with structure-aware capabilities. Its key contribution lies in encoding the map topology structure into the attention mechanism. To address variations in lane information from different directions, four Relative Positional Encoding (RPE) matrices are introduced to capture the local details of the map topology structure. Additionally, two Shortest Path Distance (SPD) matrices are employed to capture distance information between two accessible lanes. Numerical results indicate that the proposed LGT model achieves a significantly higher prediction performance on the Argoverse 2 dataset. Specifically, the minFDE$_6$ metric was decreased by 60.73% compared to the Argoverse 2 baseline model (Nearest Neighbor) and the b-minFDE$_6$ metric was reduced by 2.65% compared to the baseline LaneGCN model. Furthermore, ablation experiments demonstrated that the consideration of map topology structure led to a 4.24% drop in the b-minFDE$_6$ metric, validating the effectiveness of this model.
- Abstract（参考訳）: 周辺車両の将来の軌道の正確な予測は、自動運転車の安全な運転に不可欠である。
本研究では,構造認識機能を備えた Lane Graph Transformer (LGT) モデルを提案する。
その重要な貢献は、地図トポロジー構造を注意機構に符号化することにある。
異なる方向からのレーン情報の変化に対処するために、マップトポロジ構造の局所的な詳細を捉えるために、4つの相対位置エンコーディング(RPE)行列を導入する。
さらに、2つの最短経路距離(SPD)行列を用いて、2つのアクセス可能な車線間の距離情報をキャプチャする。
数値計算の結果,提案したLGTモデルにより,Argoverse 2データセット上での予測性能が大幅に向上することが示唆された。
具体的には、minFDE$_6$メトリックをArgoverse 2ベースラインモデル(Nearest Neighbor)と比較して60.73%削減し、b-minFDE$_6$メトリックをLaneGCNモデルと比較して2.65%削減した。
さらに、アブレーション実験により、地図トポロジー構造の考慮により、b-minFDE$_6$の計量が4.24%低下し、このモデルの有効性が検証された。
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