論文の概要: FedPAW: Federated Learning with Personalized Aggregation Weights for Urban Vehicle Speed Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01281v1
- Date: Mon, 02 Dec 2024 08:54:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:43:08.739829
- Title: FedPAW: Federated Learning with Personalized Aggregation Weights for Urban Vehicle Speed Prediction
- Title(参考訳): FedPAW: 都市自動車の速度予測のための個人化集約ウェイトを用いたフェデレーションラーニング
- Authors: Yuepeng He, Pengzhan Zhou, Yijun Zhai, Fang Qu, Zhida Qin, Mingyan Li, Songtao Guo,
- Abstract要約: 既存の方法では、ドライバーのデータプライバシーを保護しながら、パーソナライズされた車両の速度予測を実現することはできない。
本稿では,これらの課題を克服するために,個人化集約度(FedPAW)を用いたフェデレート学習フレームワークを提案する。
FedPAWは10秒間の予測誤差が最も低く、テストMAEは0.8%減少している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.828757002186682
- License:
- Abstract: Vehicle speed prediction is crucial for intelligent transportation systems, promoting more reliable autonomous driving by accurately predicting future vehicle conditions. Due to variations in drivers' driving styles and vehicle types, speed predictions for different target vehicles may significantly differ. Existing methods may not realize personalized vehicle speed prediction while protecting drivers' data privacy. We propose a Federated learning framework with Personalized Aggregation Weights (FedPAW) to overcome these challenges. This method captures client-specific information by measuring the weighted mean squared error between the parameters of local models and global models. The server sends tailored aggregated models to clients instead of a single global model, without incurring additional computational and communication overhead for clients. To evaluate the effectiveness of FedPAW, we collected driving data in urban scenarios using the autonomous driving simulator CARLA, employing an LSTM-based Seq2Seq model with a multi-head attention mechanism to predict the future speed of target vehicles. The results demonstrate that our proposed FedPAW ranks lowest in prediction error within the time horizon of 10 seconds, with a 0.8% reduction in test MAE, compared to eleven representative benchmark baselines. The source code of FedPAW and dataset CarlaVSP are open-accessed at: https://github.com/heyuepeng/PFLlibVSP and https://pan.baidu.com/s/1qs8fxUvSPERV3C9i6pfUIw?pwd=tl3e.
- Abstract(参考訳): 車両の速度予測はインテリジェントな交通システムにとって不可欠であり、将来の車両条件を正確に予測することでより信頼性の高い自動運転を促進する。
ドライバーの運転スタイルや車両の種類の違いにより、異なる目標車両の速度予測は著しく異なる可能性がある。
既存の方法では、ドライバーのデータプライバシーを保護しながら、パーソナライズされた車両の速度予測を実現することはできない。
本稿では,これらの課題を克服するために,個人化集約度(FedPAW)を用いたフェデレート学習フレームワークを提案する。
本手法は,局所モデルと大域モデルのパラメータ間の重み付き平均2乗誤差を測定することにより,クライアント固有情報をキャプチャする。
サーバは単一のグローバルモデルではなく、カスタマイズされた集約されたモデルをクライアントに送信する。
FedPAWの有効性を評価するために,LSTMをベースとしたSeq2Seqモデルを用いて,自律走行シミュレータCARLAを用いて都市シナリオの運転データを収集し,将来の走行速度を予測する。
その結果,提案したFedPAWは10秒以内の予測誤差が最も低く,テストMAEは0.8%減少し,ベンチマークベースラインは11であった。
FedPAWとデータセットのCarlaVSPのソースコードは、https://github.com/heyuepeng/PFLlibVSPとhttps://pan.baidu.com/s/1qs8fxUvSPERV3C9i6pfUIw?
pwd=tl3e。
関連論文リスト
- MetaFollower: Adaptable Personalized Autonomous Car Following [63.90050686330677]
適応型パーソナライズされた自動車追従フレームワークであるMetaFollowerを提案する。
まず,モデルに依存しないメタラーニング(MAML)を用いて,様々なCFイベントから共通運転知識を抽出する。
さらに、Long Short-Term Memory (LSTM) と Intelligent Driver Model (IDM) を組み合わせて、時間的不均一性を高い解釈性で反映する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-23T15:30:40Z) - FedPylot: Navigating Federated Learning for Real-Time Object Detection in Internet of Vehicles [5.803236995616553]
フェデレートラーニングは、車載ネットワークで洗練された機械学習モデルをトレーニングするための有望なソリューションである。
我々は、フェデレーションオブジェクト検出実験をシミュレートする軽量MPIベースのプロトタイプであるFedPylotを紹介する。
本研究は, 精度, 通信コスト, 推論速度に影響を及ぼし, 自動運転車が直面する課題に対するバランスのとれたアプローチを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T20:06:59Z) - LSTM-based Preceding Vehicle Behaviour Prediction during Aggressive Lane
Change for ACC Application [4.693170687870612]
本稿では,Long Short-Term Memory(LSTM)に基づく適応クルーズ制御(ACC)システムを提案する。
このモデルは、カメラを装備したドローンの助けを借りて、ドイツの高速道路から取得した現実世界の高Dデータセットに基づいて構築されている。
LSTMに基づくシステムは,ANNモデルよりも19.25%精度が高く,MPCモデルよりも5.9%精度が高いことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-01T21:33:40Z) - AdvDO: Realistic Adversarial Attacks for Trajectory Prediction [87.96767885419423]
軌道予測は、自動運転車が正しく安全な運転行動を計画するために不可欠である。
我々は,現実的な対向軌道を生成するために,最適化に基づく対向攻撃フレームワークを考案する。
私たちの攻撃は、AVが道路を走り去るか、シミュレーション中に他の車両に衝突する可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-19T03:34:59Z) - Real-time Object Detection for Streaming Perception [84.2559631820007]
ストリーミング知覚は,ビデオオンライン知覚の1つの指標として,レイテンシと精度を共同評価するために提案される。
ストリーミング知覚のためのシンプルで効果的なフレームワークを構築します。
提案手法はArgoverse-HDデータセット上での競合性能を実現し,強力なベースラインに比べてAPを4.9%向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-23T11:33:27Z) - CRAT-Pred: Vehicle Trajectory Prediction with Crystal Graph
Convolutional Neural Networks and Multi-Head Self-Attention [10.83642398981694]
CRAT-Predは、地図情報に依存しない軌道予測モデルである。
このモデルは非常に少ないモデルパラメータで最先端の性能を達成する。
さらに,車間の社会的相互作用を,測定可能なインタラクションスコアを表す重みによって学習できることを定量的に示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-09T14:36:36Z) - A model for traffic incident prediction using emergency braking data [77.34726150561087]
道路交通事故予測におけるデータ不足の根本的な課題を、事故の代わりに緊急ブレーキイベントをトレーニングすることで解決します。
メルセデス・ベンツ車両の緊急ブレーキデータに基づくドイツにおける交通事故予測モデルを実装したプロトタイプを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-12T18:17:12Z) - Attentional-GCNN: Adaptive Pedestrian Trajectory Prediction towards
Generic Autonomous Vehicle Use Cases [10.41902340952981]
本稿では,グラフのエッジに注目重みを割り当てることで,歩行者間の暗黙的相互作用に関する情報を集約する,GCNNに基づく新しいアプローチであるAttentional-GCNNを提案する。
提案手法は,10%平均変位誤差 (ADE) と12%最終変位誤差 (FDE) を高速な推論速度で向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-23T03:13:26Z) - AutoCP: Automated Pipelines for Accurate Prediction Intervals [84.16181066107984]
本稿では、自動予測のための自動機械学習(Automatic Machine Learning for Conformal Prediction, AutoCP)というAutoMLフレームワークを提案する。
最高の予測モデルを選択しようとする慣れ親しんだAutoMLフレームワークとは異なり、AutoCPは、ユーザが指定したターゲットカバレッジ率を達成する予測間隔を構築する。
さまざまなデータセットでAutoCPをテストしたところ、ベンチマークアルゴリズムを著しく上回っていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-24T23:13:11Z) - ParkPredict: Motion and Intent Prediction of Vehicles in Parking Lots [65.33650222396078]
我々は、駐車場環境を開発し、人間の駐車操作のデータセットを収集する。
本稿では,多モード長短期記憶(LSTM)予測モデルと畳み込みニューラルネットワークLSTM(CNN-LSTM)を物理ベースの拡張カルマンフィルタ(EKF)ベースラインと比較する。
以上の結果から,1) 意図をよく推定できる(LSTMとCNN-LSTMモデルによる約85% のトップ1精度と100% トップ3精度),2) 運転者の意図する駐車場所の知識が駐車軌跡の予測に大きく影響すること,3) 環境の意味的表現について考察した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-21T20:46:32Z) - GISNet: Graph-Based Information Sharing Network For Vehicle Trajectory
Prediction [6.12727713172576]
Google、Uber、DiDiなどのAI指向企業は、より正確な車両軌道予測アルゴリズムを調査している。
本稿では,対象車両とその周辺車両間の情報共有を可能にする新しいグラフベース情報共有ネットワーク(GISNet)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-22T03:24:31Z)
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。