論文の概要: Planning-Aware Diffusion Networks for Enhanced Motion Forecasting in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19639v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 15:44:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:36:44.671800
• Title: Planning-Aware Diffusion Networks for Enhanced Motion Forecasting in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律走行における運動予測向上のための計画型拡散ネットワーク
• Authors: Liu Yunhao, Ding Hong, Zhang Ziming, Wang Huixin, Liu Jinzhao, Xi Suyang,
• Abstract要約: Planning-Integrated Forecasting Model (PIFM)は、脳における意思決定とマルチエージェント協調を管理する神経機構にインスパイアされた新しいフレームワークである。 PIFMはシナリオ内の全てのエージェントの将来の軌跡を予測することができる。 このアーキテクチャは、外部刺激やその他のエージェントの行動に基づいた予測を動的に調整する脳の手法と平行して、モデルの透明性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Autonomous driving technology has seen significant advancements, but existing models often fail to fully capture the complexity of multi-agent environments, where interactions between dynamic agents are critical. To address this, we propose the Planning-Integrated Forecasting Model (PIFM), a novel framework inspired by neural mechanisms governing decision-making and multi-agent coordination in the brain. PIFM leverages rich contextual information, integrating road structures, traffic rules, and the behavior of surrounding vehicles to improve both the accuracy and interpretability of predictions. By adopting a diffusion-based architecture, akin to neural diffusion processes involved in predicting and planning, PIFM is able to forecast future trajectories of all agents within a scenario. This architecture enhances model transparency, as it parallels the brain's method of dynamically adjusting predictions based on external stimuli and other agents'behaviors. Extensive experiments validate PIFM's capacity to provide interpretable, neuroscience-driven solutions for safer and more efficient autonomous driving systems, with an extremely low number of parameters.
• Abstract（参考訳）: 自律運転技術は大きな進歩を遂げてきたが、既存のモデルでは動的エージェント間の相互作用が重要となるマルチエージェント環境の複雑さを完全に捉えることができないことが多い。 そこで本研究では,脳内における意思決定とマルチエージェント協調を管理する神経機構に着想を得た,計画統合予測モデル(PIFM)を提案する。 PIFMは、リッチなコンテキスト情報を活用し、道路構造、交通ルール、周囲の車両の挙動を統合し、予測の精度と解釈可能性の両方を改善する。 拡散に基づくアーキテクチャを採用することで、予測と計画に関わる神経拡散プロセスと同様に、PIFMはシナリオ内のすべてのエージェントの将来の軌跡を予測することができる。 このアーキテクチャは、外部刺激やその他のエージェントの行動に基づいた予測を動的に調整する脳の手法と平行して、モデルの透明性を高める。 広範囲にわたる実験により、PIFMはより安全で効率的な自律運転システムのための解釈可能で神経科学駆動のソリューションを提供する能力が極めて低いパラメータで検証されている。

関連論文リスト

• Hypergraph-based Motion Generation with Multi-modal Interaction Relational Reasoning [13.294396870431399]
  現実世界の運転環境は、車両間の動的かつ多様な相互作用によって特徴づけられる。 本研究では,自律走行車(AV)の運動予測のための統合フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-18T03:30:38Z)
• DiFSD: Ego-Centric Fully Sparse Paradigm with Uncertainty Denoising and Iterative Refinement for Efficient End-to-End Autonomous Driving [55.53171248839489]
  我々は、エンドツーエンドの自動運転のためのエゴ中心の完全スパースパラダイムであるDiFSDを提案する。 特に、DiFSDは主にスパース知覚、階層的相互作用、反復的な運動プランナーから構成される。 nuScenesデータセットで行った実験は、DiFSDの優れた計画性能と優れた効率を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-15T15:55:24Z)
• Enhanced Prediction of Multi-Agent Trajectories via Control Inference and State-Space Dynamics [14.694200929205975]
  本稿では,状態空間動的システムモデリングに基づく軌道予測の新しい手法を提案する。 動的システムにおける状態推定の精度を高めるために,制御変数に対する新しいモデリング手法を提案する。 提案手法は,グラフニューラルネットワークと状態空間モデルを統合し,マルチエージェント相互作用の複雑さを効果的に捉える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T08:33:02Z)
• Interactive Autonomous Navigation with Internal State Inference and Interactivity Estimation [58.21683603243387]
  本稿では,関係時間的推論を伴う3つの補助的タスクを提案し,それらを標準のディープラーニングフレームワークに統合する。 これらの補助的なタスクは、他の対話的エージェントの行動パターンを推測するための追加の監視信号を提供する。 提案手法は,標準評価指標の観点から,頑健かつ最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T18:57:42Z)
• PPAD: Iterative Interactions of Prediction and Planning for End-to-end Autonomous Driving [57.89801036693292]
  PPAD(Iterative Interaction of Prediction and Planning Autonomous Driving)は、予測と計画のより良い統合を目的とした、タイムステップワイドなインタラクションである。 我々は,階層的動的キーオブジェクトに着目したego-to-agent,ego-to-map,ego-to-BEVインタラクション機構を設計し,インタラクションをモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T11:53:24Z)
• MTR++: Multi-Agent Motion Prediction with Symmetric Scene Modeling and Guided Intention Querying [110.83590008788745]
  自律運転システムにとって、複雑な運転シナリオを理解し、情報的な決定を下すためには、動きの予測が不可欠である。 本稿では,これらの課題に対処するためのMotion TRansformer (MTR) フレームワークを提案する。 最初のMTRフレームワークは、学習可能な意図クエリを備えたトランスフォーマーエンコーダ-デコーダ構造を利用する。 複数のエージェントに対するマルチモーダル動作を同時に予測するMTR++フレームワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-30T16:23:04Z)
• Deep Interactive Motion Prediction and Planning: Playing Games with Motion Prediction Models [162.21629604674388]
  本研究は,新しい対話型マルチエージェントニューラルネットワークポリシを予測モデルの一部として使用するゲーム理論モデル予測制御器(MPC)を提案する。 本手法の成功の基礎は,周辺エージェントの状態と地図情報に基づいて車両を操縦できる,新しいマルチエージェントポリシーネットワークの設計である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-05T17:58:18Z)
• Spatio-Temporal Graph Dual-Attention Network for Multi-Agent Prediction and Tracking [23.608125748229174]
  異種エージェントを含む多エージェント軌道予測のための汎用生成ニューラルシステムを提案する。 提案システムは, 軌道予測のための3つのベンチマークデータセット上で評価される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-18T02:25:35Z)
• Network Diffusions via Neural Mean-Field Dynamics [52.091487866968286]
  本稿では,ネットワーク上の拡散の推論と推定のための新しい学習フレームワークを提案する。 本研究の枠組みは, ノード感染確率の正確な進化を得るために, モリ・ズワンジッヒ形式から導かれる。 我々のアプローチは、基礎となる拡散ネットワークモデルのバリエーションに対して多用途で堅牢である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-16T18:45:20Z)
• Social-WaGDAT: Interaction-aware Trajectory Prediction via Wasserstein Graph Double-Attention Network [29.289670231364788]
  本稿では,マルチエージェント軌道予測のためのジェネリック生成ニューラルシステムを提案する。 また、車両軌道予測に効率的なキネマティック拘束層を応用した。 提案システムは,軌道予測のための3つの公開ベンチマークデータセットを用いて評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T20:11:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。