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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04020v2
• Date: Mon, 10 Mar 2025 13:44:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:50:05.495049
• 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, Jinyu Miao, Xinyu Jiao, Ziang Luo, Zheng Fu, Yining Shi, Yunlong Wang, Kun Jiang, Diange Yang,
• Abstract要約: textbfPriorMotionは,クラスに依存しない動作予測のために設計された,革新的な生成フレームワークである。 提案手法は,構造化ベクトル表現を用いて動作先行をキャプチャし,変動型オートエンコーダを用いて遅延空間における将来の動きを学習する。 高速移動物体の精度が約15.24%向上し, 一般化が3.59%向上し, 運動安定性が0.0163低下し, 遠隔地での予測誤差が31.52%減少した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.414957984956043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliable spatial and motion perception is essential for safe autonomous navigation. Recently, class-agnostic motion prediction on bird's-eye view (BEV) cell grids derived from LiDAR point clouds has gained significant attention. However, existing frameworks typically perform cell classification and motion prediction on a per-pixel basis, neglecting important motion field priors such as rigidity constraints, temporal consistency, and future interactions between agents. These limitations lead to degraded performance, particularly in sparse and distant regions. To address these challenges, we introduce \textbf{PriorMotion}, an innovative generative framework designed for class-agnostic motion prediction that integrates essential motion priors by modeling them as distributions within a structured latent space. Specifically, our method captures structured motion priors using raster-vector representations and employs a variational autoencoder with distinct dynamic and static components to learn future motion distributions in the latent space. Experiments on the nuScenes dataset demonstrate that \textbf{PriorMotion} outperforms state-of-the-art methods across both traditional metrics and our newly proposed evaluation criteria. Notably, we achieve improvements of approximately 15.24\% in accuracy for fast-moving objects, an 3.59\% increase in generalization, a reduction of 0.0163 in motion stability, and a 31.52\% reduction in prediction errors in distant regions. Further validation on FMCW LiDAR sensors confirms the robustness of our approach.
• Abstract（参考訳）: 安全な自律ナビゲーションには、信頼性の高い空間知覚と運動知覚が不可欠である。 近年,LiDAR点雲から誘導される鳥眼ビュー(BEV)セルグリッドのクラス別動作予測が注目されている。 しかし、既存のフレームワークは、通常、ピクセル単位での細胞分類とモーション予測を行い、剛性制約、時間的一貫性、エージェント間の将来の相互作用などの重要な運動場を無視する。 これらの制限は、特にスパースや遠く離れた地域で、性能の低下につながります。 これらの課題に対処するために、クラス非依存の動作予測のために設計された革新的な生成フレームワークである「textbf{PriorMotion}」を紹介した。 具体的には、ラスタベクトル表現を用いて、構造化された動き先行をキャプチャし、動的および静的な異なるコンポーネントを持つ変分オートエンコーダを用いて、潜在空間における将来の動き分布を学習する。 nuScenesデータセットの実験では、従来のメトリクスと新たに提案した評価基準の両方で、‘textbf{PriorMotion}’が最先端のメソッドよりも優れていることが示されている。 特に,高速移動物体の精度が約15.24\%向上し,一般化が3.59\%向上し,運動安定性が0.0163低下し,遠隔地での予測誤差が31.52\%低減した。 FMCW LiDARセンサのさらなる検証は、我々のアプローチの堅牢性を確認する。

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