論文の概要: Flow-guided Motion Prediction with Semantics and Dynamic Occupancy Grid Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15675v1
• Date: Mon, 22 Jul 2024 14:42:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 14:40:28.518481
• Title: Flow-guided Motion Prediction with Semantics and Dynamic Occupancy Grid Maps
• Title（参考訳）: セマンティックスと動的機能グリッドマップを用いた流れ誘導運動予測
• Authors: Rabbia Asghar, Wenqian Liu, Lukas Rummelhard, Anne Spalanzani, Christian Laugier,
• Abstract要約: OGM(Occupancy Grid Maps)は、一般的にシーン予測に使用される。 近年,OGMと深層学習を併用してシーンの進化を予測する手法が研究されている。 我々は,動的なOGMとセマンティック情報を利用して,将来の車両セマンティックグリッドとシーンの将来の流れを予測できる新しいマルチタスクフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9803668726235575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate prediction of driving scenes is essential for road safety and autonomous driving. Occupancy Grid Maps (OGMs) are commonly employed for scene prediction due to their structured spatial representation, flexibility across sensor modalities and integration of uncertainty. Recent studies have successfully combined OGMs with deep learning methods to predict the evolution of scene and learn complex behaviours. These methods, however, do not consider prediction of flow or velocity vectors in the scene. In this work, we propose a novel multi-task framework that leverages dynamic OGMs and semantic information to predict both future vehicle semantic grids and the future flow of the scene. This incorporation of semantic flow not only offers intermediate scene features but also enables the generation of warped semantic grids. Evaluation on the real-world NuScenes dataset demonstrates improved prediction capabilities and enhanced ability of the model to retain dynamic vehicles within the scene.
• Abstract（参考訳）: 運転シーンの正確な予測は、道路安全と自動運転に不可欠である。 OGM(Occupancy Grid Maps)は、空間表現の構造、センサの柔軟性、不確実性の統合などにより、シーン予測に一般的に使用される。 近年の研究では、シーンの進化を予測し、複雑な振る舞いを学ぶために、OGMとディープラーニングの手法を組み合わせることに成功した。 しかし、これらの手法はシーン内の流れや速度ベクトルの予測を考慮していない。 本研究では,動的なOGMとセマンティック情報を活用し,将来の車両セマンティックグリッドとシーンの将来の流れを予測する新しいマルチタスクフレームワークを提案する。 このセマンティックフローの組み込みは、中間シーンの特徴を提供するだけでなく、ワープされたセマンティックグリッドの生成を可能にする。 実世界のNuScenesデータセットの評価では、予測能力の向上と、ダイナミックな車両をシーン内に保持するモデルの強化が示されている。

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