論文の概要: PriorMotion: Generative Class-Agnostic Motion Prediction with Raster-Vector Motion Field Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04020v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 09:56:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 20:43:01.987125
• Title: PriorMotion: Generative Class-Agnostic Motion Prediction with Raster-Vector Motion Field Priors
• Title（参考訳）: PriorMotion: Raster-Vector Motion Field Priors を用いた生成型クラス非依存動作予測
• Authors: Kangan Qian, Xinyu Jiao, Yining Shi, Yunlong Wang, Ziang Luo, Zheng Fu, Kun Jiang, Diange Yang,
• Abstract要約: クラスに依存しないメソッドはエンコーダの設計に重点を置いており、しばしば剛性や時間的一貫性といった重要な先例を見落としている。 これらの問題に対処するために、生成およびベクトル化されたシーン表現を抽出するフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.329746198101786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliable perception of spatial and motion information is crucial for safe autonomous navigation. Traditional approaches typically fall into two categories: object-centric and class-agnostic methods. While object-centric methods often struggle with missed detections, leading to inaccuracies in motion prediction, many class-agnostic methods focus heavily on encoder design, often overlooking important priors like rigidity and temporal consistency, leading to suboptimal performance, particularly with sparse LiDAR data at distant region. To address these issues, we propose $\textbf{PriorMotion}$, a generative framework that extracts rasterized and vectorized scene representations to model spatio-temporal priors. Our model comprises a BEV encoder, an Raster-Vector prior Encoder, and a Spatio-Temporal prior Generator, improving both spatial and temporal consistency in motion prediction. Additionally, we introduce a standardized evaluation protocol for class-agnostic motion prediction. Experiments on the nuScenes dataset show that PriorMotion achieves state-of-the-art performance, with further validation on advanced FMCW LiDAR confirming its robustness.
• Abstract（参考訳）: 空間情報と運動情報の信頼性は、安全な自律ナビゲーションに不可欠である。 従来のアプローチは通常、オブジェクト中心とクラス依存の2つのカテゴリに分類される。 オブジェクト中心の手法は、しばしば検出に失敗し、動作予測の不正確さにつながるが、多くのクラス非依存の手法はエンコーダの設計に重点を置いており、しばしば剛性や時間的一貫性といった重要な先例を見落とし、特に遠く離れた領域のLiDARデータを疎結合にする。 これらの問題に対処するために、ラスタ化およびベクトル化されたシーン表現を時空間前処理のモデルに抽出する生成フレームワークである$\textbf{PriorMotion}$を提案する。 我々のモデルは、BEVエンコーダ、Raster-Vector pre Encoder、Spatio-Temporal pre Generatorからなり、動き予測における空間的および時間的一貫性を改善している。 さらに,クラスに依存しない動作予測のための標準化された評価プロトコルを導入する。 nuScenesデータセットの実験では、PresidedMotionが最先端のパフォーマンスを実現し、高度なFMCW LiDARに対するさらなる検証により、その堅牢性が確認されている。

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