論文の概要: Resonance: Learning to Predict Social-Aware Pedestrian Trajectories as Co-Vibrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02447v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 13:31:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:44:20.287090
• Title: Resonance: Learning to Predict Social-Aware Pedestrian Trajectories as Co-Vibrations
• Title（参考訳）: 共振器としての社会的認知的歩行者軌道予測の学習
• Authors: Conghao Wong, Ziqian Zou, Beihao Xia, Xinge You,
• Abstract要約: 共振器として歩行者軌跡を予測するための共振器モデルを提案する。 将来の軌跡を3つの異なる振動条件として予測し、エージェントの将来の計画を異なる視点から切り離して表現する。 歩行者であれ車両であれ、複数のデータセットに対する実験は、我々の方法の有用性を定量的にも質的にも検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.240007698680097
• License:
• Abstract: Learning to forecast the trajectories of intelligent agents like pedestrians has caught more researchers' attention. Despite researchers' efforts, it remains a challenge to accurately account for social interactions among agents when forecasting, and in particular, to simulate such social modifications to future trajectories in an explainable and decoupled way. Inspired by the resonance phenomenon of vibration systems, we propose the Resonance (short for Re) model to forecast pedestrian trajectories as co-vibrations, and regard that social interactions are associated with spectral properties of agents' trajectories. It forecasts future trajectories as three distinct vibration terms to represent agents' future plans from different perspectives in a decoupled way. Also, agents' social interactions and how they modify scheduled trajectories will be considered in a resonance-like manner by learning the similarities of their trajectory spectrums. Experiments on multiple datasets, whether pedestrian or vehicle, have verified the usefulness of our method both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 歩行者のような知的エージェントの軌道予測の学習は、研究者の注目を集めている。 研究者の努力にもかかわらず、予測時にエージェント間の社会的相互作用を正確に説明し、特に将来の軌道への社会的な修正を説明可能かつ非結合的にシミュレートすることは依然として困難である。 振動系の共振現象に着想を得て,共振器として歩行者軌道を予測するための共振モデルを提案する。 将来の軌跡を3つの異なる振動条件として予測し、エージェントの将来の計画を異なる視点から切り離して表現する。 また、エージェントの社会的相互作用やスケジュールされた軌跡の修正方法は、それらの軌跡スペクトルの類似性を学ぶことによって共鳴的な方法で検討される。 歩行者であれ車両であれ、複数のデータセットに対する実験は、我々の方法の有用性を定量的にも質的にも検証した。

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