論文の概要: Efficient Data Representation for Motion Forecasting: A Scene-Specific Trajectory Set Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20732v2
• Date: Mon, 09 Dec 2024 09:50:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 23:11:43.673861
• Title: Efficient Data Representation for Motion Forecasting: A Scene-Specific Trajectory Set Approach
• Title（参考訳）: 動き予測のための効率的なデータ表現:シーン特異的トラジェクトリセットアプローチ
• Authors: Abhishek Vivekanandan, J. Marius Zöllner,
• Abstract要約: 本研究では,異なる状況に合わせたシーン固有の軌跡セットを生成するための新しい手法を提案する。 決定論的ゴールサンプリングアルゴリズムは関連する地図領域を同定する一方,再帰的分布サブサンプリング (RIDS) 法はトラジェクトリの妥当性を高める。 Argoverse 2データセットの実験では、運転エリアコンプライアンスの最大10%の改善が達成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.335528093380631
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Representing diverse and plausible future trajectories is critical for motion forecasting in autonomous driving. However, efficiently capturing these trajectories in a compact set remains challenging. This study introduces a novel approach for generating scene-specific trajectory sets tailored to different contexts, such as intersections and straight roads, by leveraging map information and actor dynamics. A deterministic goal sampling algorithm identifies relevant map regions, while our Recursive In-Distribution Subsampling (RIDS) method enhances trajectory plausibility by condensing redundant representations. Experiments on the Argoverse 2 dataset demonstrate that our method achieves up to a 10% improvement in Driving Area Compliance (DAC) compared to baseline methods while maintaining competitive displacement errors. Our work highlights the benefits of mining such scene-aware trajectory sets and how they could capture the complex and heterogeneous nature of actor behavior in real-world driving scenarios.
• Abstract（参考訳）: 多様な将来の軌跡を表現することは、自律運転における運動予測に不可欠である。 しかし、これらの軌道をコンパクトな集合で効率的に捉えることは依然として困難である。 本研究では,地図情報やアクターダイナミクスを活用して,交差点や直線道路など,異なる状況に合わせたシーン固有の軌跡セットを生成する手法を提案する。 決定論的ゴールサンプリングアルゴリズムは,関係する地図領域を同定する一方,再帰的分布サブサンプリング(RIDS)法は冗長表現を凝縮することによりトラジェクトリの妥当性を高める。 Argoverse 2データセットを用いた実験により,提案手法は,競争力のある変位誤差を維持しつつ,ベースライン法に比べて最大10%の運転エリアコンプライアンス(DAC)向上を実現していることが示された。 我々の研究は、こうしたシーン認識軌道セットをマイニングすることの利点と、現実の運転シナリオにおけるアクター行動の複雑で異質な性質をいかに捉えるかを強調した。

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