論文の概要: Who Walks With You Matters: Perceiving Social Interactions with Groups for Pedestrian Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02395v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 11:47:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:44:22.267426
• Title: Who Walks With You Matters: Perceiving Social Interactions with Groups for Pedestrian Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: 歩行者の軌道予測のためのグループとの社会的相互作用を知覚する人
• Authors: Ziqian Zou, Conghao Wong, Beihao Xia, Qinmu Peng, Xinge You,
• Abstract要約: 本稿では,GrouP ConCeption(GPCC)モデルを提案する。 GPCCモデルでは、軌道予測精度が大幅に向上し、社会的・個人的ダイナミクスをモデル化する上での有効性が検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.009392073139441
• License:
• Abstract: Understanding and anticipating human movement has become more critical and challenging in diverse applications such as autonomous driving and surveillance. The complex interactions brought by different relations between agents are a crucial reason that poses challenges to this task. Researchers have put much effort into designing a system using rule-based or data-based models to extract and validate the patterns between pedestrian trajectories and these interactions, which has not been adequately addressed yet. Inspired by how humans perceive social interactions with different level of relations to themself, this work proposes the GrouP ConCeption (short for GPCC) model composed of the Group method, which categorizes nearby agents into either group members or non-group members based on a long-term distance kernel function, and the Conception module, which perceives both visual and acoustic information surrounding the target agent. Evaluated across multiple datasets, the GPCC model demonstrates significant improvements in trajectory prediction accuracy, validating its effectiveness in modeling both social and individual dynamics. The qualitative analysis also indicates that the GPCC framework successfully leverages grouping and perception cues human-like intuitively to validate the proposed model's explainability in pedestrian trajectory forecasting.
• Abstract（参考訳）: 自律運転や監視といった多様な応用において、人間の動きを理解し、予測することはより重要で困難になっている。 エージェント間の異なる関係によって引き起こされる複雑な相互作用は、このタスクに課題を引き起こす決定的な理由である。 研究者たちは、ルールベースのモデルやデータベースのモデルを使って、歩行者軌道とこれらの相互作用の間のパターンを抽出し、検証するシステムの設計に多くの努力を払ってきた。 本研究は,ヒトが相互の関係の異なる社会的相互作用をどう知覚するかに触発され,グループ法によって構成されるGrouP ConCeption(GPCCのショート)モデルを提案し,そのモデルにより,近辺のエージェントを,長期のカーネル機能に基づいてグループメンバーまたは非グループメンバーに分類し,ターゲットエージェントを取り巻く視覚情報と音響情報の両方を知覚する概念モジュールを提案する。 複数のデータセットで評価され、GPCCモデルは軌道予測精度を大幅に改善し、社会的および個人的ダイナミクスのモデリングにおけるその有効性を検証する。 また, GPCCフレームワークは, 歩行者軌道予測におけるモデルの説明可能性を検証するために, グループ化と知覚を直感的に活用することが示唆された。

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