論文の概要: Socially-Informed Reconstruction for Pedestrian Trajectory Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04673v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 23:54:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:57:28.704913
• Title: Socially-Informed Reconstruction for Pedestrian Trajectory Forecasting
• Title（参考訳）: Pedestrian Trajectory Forecasting に対する社会的インフォームド・コンストラクション
• Authors: Haleh Damirchi, Ali Etemad, Michael Greenspan,
• Abstract要約: 条件付き変分オートエンコーダに基づく軌道予測モジュールとともに再構成器を用いるモデルを提案する。 このモジュールは擬似トラジェクトリを生成し、トレーニングプロセス全体を通して拡張として使用します。 このモデルをさらに社会意識に導くために,より安定した軌道予測を支援する新たな社会的損失を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.369444387333218
• License:
• Abstract: Pedestrian trajectory prediction remains a challenge for autonomous systems, particularly due to the intricate dynamics of social interactions. Accurate forecasting requires a comprehensive understanding not only of each pedestrian's previous trajectory but also of their interaction with the surrounding environment, an important part of which are other pedestrians moving dynamically in the scene. To learn effective socially-informed representations, we propose a model that uses a reconstructor alongside a conditional variational autoencoder-based trajectory forecasting module. This module generates pseudo-trajectories, which we use as augmentations throughout the training process. To further guide the model towards social awareness, we propose a novel social loss that aids in forecasting of more stable trajectories. We validate our approach through extensive experiments, demonstrating strong performances in comparison to state of-the-art methods on the ETH/UCY and SDD benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 歩行者の軌道予測は、特に社会的相互作用の複雑なダイナミクスのために、自律システムにとって依然として困難である。 正確な予測には、歩行者の以前の軌跡だけでなく、周囲の環境との相互作用も包括的に理解する必要がある。 社会的に効果的な表現を学習するために,コンストラクタと条件付き変分オートエンコーダを用いた軌道予測モジュールを用いたモデルを提案する。 このモジュールは擬似トラジェクトリを生成し、トレーニングプロセス全体を通して拡張として使用します。 このモデルをさらに社会意識に導くために,より安定した軌道予測を支援する新たな社会的損失を提案する。 本研究では,ETH/UCYおよびSDDベンチマークにおける最先端手法と比較して,高い性能を示すとともに,広範囲な実験により本手法の有効性を検証した。

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