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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02447v2
• Date: Mon, 10 Mar 2025 01:37:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:50:05.406996
• 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: 共生形態の歩行者軌跡を符号化・予測するための共振モデル」を提案する。 軌道修正とランダム性を複数の振動部分に分解し、各原因に対するエージェントの反応をシミュレートする。 これらの独立振動の重ね合わせとして軌道を予測している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.240007698680097
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning to forecast trajectories of intelligent agents has caught much more attention recently. However, it remains a challenge to accurately account for agents' intentions and social behaviors when forecasting, and in particular, to simulate the unique randomness within each of those components in an explainable and decoupled way. Inspired by vibration systems and their resonance properties, we propose the Resonance (short for Re) model to encode and forecast pedestrian trajectories in the form of ``co-vibrations''. It decomposes trajectory modifications and randomnesses into multiple vibration portions to simulate agents' reactions to each single cause, and forecasts trajectories as the superposition of these independent vibrations separately. Also, benefiting from such vibrations and their spectral properties, representations of social interactions can be learned by emulating the resonance phenomena, further enhancing its explainability. Experiments on multiple datasets have verified its usefulness both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 知的エージェントの軌道予測の学習は、最近ますます注目を集めている。 しかし、予測時のエージェントの意図や社会的行動を正確に説明することは依然として困難であり、特に各コンポーネント内のユニークなランダム性を説明可能かつ分離可能な方法でシミュレートすることは困難である。 振動系とその共振特性に着想を得て,「共振動」の形で歩行者軌道を符号化し,予測する共振モデルを提案する。 軌道修正とランダム性を複数の振動部分に分解し、それぞれの原因に対するエージェントの反応をシミュレートし、これらの独立振動の重ね合わせとして軌道を予測する。 また、このような振動とそのスペクトル特性から、共振現象をエミュレートし、その説明可能性を高めることで、社会的相互作用の表現を学べる。 複数のデータセットの実験では、その有用性は定量的にも質的にも検証されている。

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