論文の概要: TrajDiffuse: A Conditional Diffusion Model for Environment-Aware Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10804v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 17:59:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-29 19:24:59.020076
• Title: TrajDiffuse: A Conditional Diffusion Model for Environment-Aware Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: TrajDiffuse:環境を考慮した軌道予測のための条件拡散モデル
• Authors: Qingze, Liu, Danrui Li, Samuel S. Sohn, Sejong Yoon, Mubbasir Kapadia, Vladimir Pavlovic,
• Abstract要約: 本稿では,新しい条件付き拡散モデルを用いた計画に基づく軌道予測手法であるTrajDiffuseを提案する。 本研究では, 軌道予測問題を不特定課題として定式化し, 拡散過程の地図に基づくガイダンス項を設計する。 TrajDiffuseは、環境制約にほぼ完全に準拠しながら、SOTAの正確さと多様性を一致または超過する軌道予測を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.188078087197106
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurate prediction of human or vehicle trajectories with good diversity that captures their stochastic nature is an essential task for many applications. However, many trajectory prediction models produce unreasonable trajectory samples that focus on improving diversity or accuracy while neglecting other key requirements, such as collision avoidance with the surrounding environment. In this work, we propose TrajDiffuse, a planning-based trajectory prediction method using a novel guided conditional diffusion model. We form the trajectory prediction problem as a denoising impaint task and design a map-based guidance term for the diffusion process. TrajDiffuse is able to generate trajectory predictions that match or exceed the accuracy and diversity of the SOTA, while adhering almost perfectly to environmental constraints. We demonstrate the utility of our model through experiments on the nuScenes and PFSD datasets and provide an extensive benchmark analysis against the SOTA methods.
• Abstract（参考訳）: 確率的な性質を捉えた優れた多様性を持つ人や車の軌道の正確な予測は、多くのアプリケーションにとって必須の課題である。 しかし、多くの軌道予測モデルは、周囲環境との衝突回避のような他の重要な要件を無視しながら、多様性や正確性を改善することに焦点を当てた不合理な軌道サンプルを生成する。 本研究では,新しい条件付き拡散モデルを用いた計画に基づく軌道予測手法であるTrajDiffuseを提案する。 本研究では, 軌道予測問題を不特定課題として定式化し, 拡散過程の地図に基づくガイダンス項を設計する。 TrajDiffuseは、環境制約にほぼ完全に準拠しながら、SOTAの正確さと多様性を一致または超過する軌道予測を生成することができる。 我々は, nuScenesとPFSDデータセットの実験を通じて, モデルの有用性を実証し, SOTA法に対する広範なベンチマーク分析を行う。

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