論文の概要: Map-Free Trajectory Prediction with Map Distillation and Hierarchical Encoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10961v1
• Date: Sun, 17 Nov 2024 04:50:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:33:18.132983
• Title: Map-Free Trajectory Prediction with Map Distillation and Hierarchical Encoding
• Title（参考訳）: 地図蒸留と階層符号化による地図自由軌道予測
• Authors: Xiaodong Liu, Yucheng Xing, Xin Wang,
• Abstract要約: MFTPはMap-Free Trajectory Prediction法であり、いくつかの利点がある。 まず、推論中のHDマップの必要性を排除し、知識蒸留によるトレーニング中のマップ事前の恩恵を享受する。 第二に、空間的時間的エージェントの特徴を効果的に抽出し、それらを複数のトラジェクトリクエリに集約する新しい階層エンコーダを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.857237929151795
• License:
• Abstract: Reliable motion forecasting of surrounding agents is essential for ensuring the safe operation of autonomous vehicles. Many existing trajectory prediction methods rely heavily on high-definition (HD) maps as strong driving priors. However, the availability and accuracy of these priors are not guaranteed due to substantial costs to build, localization errors of vehicles, or ongoing road constructions. In this paper, we introduce MFTP, a Map-Free Trajectory Prediction method that offers several advantages. First, it eliminates the need for HD maps during inference while still benefiting from map priors during training via knowledge distillation. Second, we present a novel hierarchical encoder that effectively extracts spatial-temporal agent features and aggregates them into multiple trajectory queries. Additionally, we introduce an iterative decoder that sequentially decodes trajectory queries to generate the final predictions. Extensive experiments show that our approach achieves state-of-the-art performance on the Argoverse dataset under the map-free setting.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車の安全運転を確保するためには,周囲のエージェントの信頼性の高い動作予測が不可欠である。 既存の軌道予測法の多くは、強い駆動先として高定義(HD)マップに大きく依存している。 しかし、建設コスト、車両のローカライズエラー、進行中の道路工事などにより、これらの事前の可用性と正確性は保証されていない。 本稿では,Map-Free Trajectory Prediction法であるMFTPを紹介する。 まず、推論中のHDマップの必要性を排除し、知識蒸留によるトレーニング中のマップ事前の恩恵を享受する。 第二に、空間的時間的エージェントの特徴を効果的に抽出し、それらを複数のトラジェクトリクエリに集約する新しい階層エンコーダを提案する。 さらに、最終的な予測を生成するために、逐次トラジェクトリクエリをデコードする反復デコーダを導入する。 大規模な実験により,本手法はArgoverseデータセット上で,マップフリー環境下での最先端性能を実現することが示された。

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