論文の概要: Entropy-Based Uncertainty Modeling for Trajectory Prediction in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01628v1
• Date: Mon, 7 Oct 2024 11:57:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 16:34:50.655178
• Title: Entropy-Based Uncertainty Modeling for Trajectory Prediction in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律走行における軌道予測のためのエントロピーに基づく不確実性モデル
• Authors: Aron Distelzweig, Andreas Look, Eitan Kosman, Faris Janjoš, Jörg Wagner, Abhinav Valadaa,
• Abstract要約: 我々は、不確実性の定量化、分解、およびモデル構成の影響に焦点を当てた全体論的アプローチを採用する。 提案手法は,不確実性を測定するための理論に基づく情報理論に基づく手法である。 我々はnuScenesデータセットに関する広範な実験を行い、異なるモデルアーキテクチャと構成が不確実性定量化とモデルロバスト性にどのように影響するかを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1501610322929583
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In autonomous driving, accurate motion prediction is essential for safe and efficient motion planning. To ensure safety, planners must rely on reliable uncertainty information about the predicted future behavior of surrounding agents, yet this aspect has received limited attention. This paper addresses the so-far neglected problem of uncertainty modeling in trajectory prediction. We adopt a holistic approach that focuses on uncertainty quantification, decomposition, and the influence of model composition. Our method is based on a theoretically grounded information-theoretic approach to measure uncertainty, allowing us to decompose total uncertainty into its aleatoric and epistemic components. We conduct extensive experiments on the nuScenes dataset to assess how different model architectures and configurations affect uncertainty quantification and model robustness.
• Abstract（参考訳）: 自律運転では、安全かつ効率的な運動計画に正確な動き予測が不可欠である。 安全を確保するため、プランナーは周辺エージェントの将来の行動に関する確実な不確実性情報に頼る必要があるが、この側面は限定的な注目を集めている。 本稿では、軌道予測における不確実性モデリングのいわゆる無視問題に対処する。 我々は、不確実性の定量化、分解、およびモデル構成の影響に焦点を当てた全体論的アプローチを採用する。 提案手法は,不確実性を測定するための理論的に基礎付けられた情報理論的アプローチに基づいており,総不確実性をアレタリック成分とてんかん成分に分解することができる。 我々はnuScenesデータセットに関する広範な実験を行い、異なるモデルアーキテクチャと構成が不確実性定量化とモデルロバスト性にどのように影響するかを評価する。

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