論文の概要: Building Real-time Awareness of Out-of-distribution in Trajectory Prediction for Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17277v2
• Date: Wed, 23 Apr 2025 16:07:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.040321
• Title: Building Real-time Awareness of Out-of-distribution in Trajectory Prediction for Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: 自動車の軌道予測におけるアウトオブディストリビューションのリアルタイム認識の構築
• Authors: Tongfe Guo, Taposh Banerjee, Rui Liu, Lili Su,
• Abstract要約: 十分に訓練された機械学習モデルでさえ、トレーニングデータと推論中に遭遇する実世界の条件の相違により、信頼性の低い予測を生成する可能性がある。 我々は,OOD検出を変更点検出問題としてフレーミングすることで,OOD検出の原理的リアルタイムアプローチを導入する。 我々の軽量なソリューションは、軌道予測推論中にいつでもOODの発生を処理できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.009998323918621
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate trajectory prediction is essential for the safe operation of autonomous vehicles in real-world environments. Even well-trained machine learning models may produce unreliable predictions due to discrepancies between training data and real-world conditions encountered during inference. In particular, the training dataset tends to overrepresent common scenes (e.g., straight lanes) while underrepresenting less frequent ones (e.g., traffic circles). In addition, it often overlooks unpredictable real-world events such as sudden braking or falling objects. To ensure safety, it is critical to detect in real-time when a model's predictions become unreliable. Leveraging the intuition that in-distribution (ID) scenes exhibit error patterns similar to training data, while out-of-distribution (OOD) scenes do not, we introduce a principled, real-time approach for OOD detection by framing it as a change-point detection problem. We address the challenging settings where the OOD scenes are deceptive, meaning that they are not easily detectable by human intuitions. Our lightweight solutions can handle the occurrence of OOD at any time during trajectory prediction inference. Experimental results on multiple real-world datasets using a benchmark trajectory prediction model demonstrate the effectiveness of our methods.
• Abstract（参考訳）: 実際の環境での自動運転車の安全運転には正確な軌道予測が不可欠である。 十分に訓練された機械学習モデルでさえ、トレーニングデータと推論中に遭遇する実世界の条件の相違により、信頼性の低い予測を生成する可能性がある。 特に、トレーニングデータセットは、あまり頻度の低いシーン(例えば、交通円)を過度に表現しながら、一般的なシーン(例えば、直線車線)を過剰に表現する傾向にある。 さらに、突然のブレーキや落下などの予測不可能な現実世界の出来事を見落としてしまうことも多い。 安全性を確保するため、モデルの予測が信頼できないとき、リアルタイムに検出することが重要である。 In-distriion (ID) シーンはトレーニングデータに類似したエラーパターンを示すが、out-of-distriion (OOD) シーンはそうではないという直感を生かして、OOD検出の原則的リアルタイムアプローチを導入する。 我々は、OODシーンが騙されやすいという難題に対処し、人間の直感によって容易には検出できないことを意味する。 我々の軽量なソリューションは、軌道予測推論中にいつでもOODの発生を処理できる。 ベンチマーク軌跡予測モデルを用いた実世界の複数のデータセットの実験結果から,本手法の有効性が示された。

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