論文の概要: Spatial Temporal Attention based Target Vehicle Trajectory Prediction for Internet of Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00890v1
• Date: Wed, 01 Jan 2025 16:37:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:12:06.768388
• Title: Spatial Temporal Attention based Target Vehicle Trajectory Prediction for Internet of Vehicles
• Title（参考訳）: 空間的時間的注意に基づく車両のインターネットの目標軌道予測
• Authors: Ouhan Huang, Huanle Rao, Xiaowen Cai, Tianyun Wang, Aolong Sun, Sizhe Xing, Yifan Sun, Gangyong Jia,
• Abstract要約: 本研究は、車両軌道予測ターゲット(VTPred)の時空間注意に基づく手法を提案する。 車両軌道を向き付けられたグラフにマッピングし、その後、グラフ注意ネットワーク(GAT)を介して空間特性を抽出する。 トランスフォーマー技術は、シーケンスから時間的特徴を得るために使われ、正確な軌道予測をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1268583353286
• License:
• Abstract: Forecasting vehicle behavior within complex traffic environments is pivotal within Intelligent Transportation Systems (ITS). Though this technology plays a significant role in alleviating the prevalent operational difficulties in logistics and transportation systems, the precise prediction of vehicle trajectories still poses a substantial challenge. To address this, our study introduces the Spatio Temporal Attention-based methodology for Target Vehicle Trajectory Prediction (STATVTPred). This approach integrates Global Positioning System(GPS) localization technology to track target movement and dynamically predict the vehicle's future path using comprehensive spatio-temporal trajectory data. We map the vehicle trajectory onto a directed graph, after which spatial attributes are extracted via a Graph Attention Networks(GATs). The Transformer technology is employed to yield temporal features from the sequence. These elements are then amalgamated with local road network structure maps to filter and deliver a smooth trajectory sequence, resulting in precise vehicle trajectory prediction.This study validates our proposed STATVTPred method on T-Drive and Chengdu taxi-trajectory datasets. The experimental results demonstrate that STATVTPred achieves 6.38% and 10.55% higher Average Match Rate (AMR) than the Transformer model on the Beijing and Chengdu datasets, respectively. Compared to the LSTM Encoder-Decoder model, STATVTPred boosts AMR by 37.45% and 36.06% on the same datasets. This is expected to establish STATVTPred as a new approach for handling trajectory prediction of targets in logistics and transportation scenarios, thereby enhancing prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: 複雑な交通環境における車両の挙動の予測は、インテリジェントトランスポーテーションシステム(ITS)において重要である。 この技術は、ロジスティクスや輸送システムにおける一般的な運用上の困難を緩和する上で重要な役割を担っているが、車両軌道の正確な予測は依然として重大な課題となっている。 そこで本研究では,STATVTPred(Target Vehicle Trajectory Prediction)のための時空間注意法を提案する。 このアプローチは、GPS(Global Positioning System)ローカライゼーション技術を統合して、目標運動を追跡し、包括的な時空間軌跡データを用いて車両の将来経路を動的に予測する。 車両軌道を有向グラフにマッピングし、その後、グラフ注意ネットワーク(GAT)を介して空間特性を抽出する。 Transformer技術は、シーケンスから時間的特徴を得るために使用される。 これらの要素をローカル道路網構造図と照合してスムーズな軌道列を抽出し,正確な車両軌道予測を行い,提案したT-DriveおよびChengduタクシー軌道データセット上でのSTATVTPred法の有効性を検証した。 実験の結果、STATVTPredは北京と成都のデータセットのTransformerモデルよりも平均整合率(AMR)が6.38%、平均整合率(AMR)が10.55%高いことがわかった。 LSTMエンコーダ-デコーダモデルと比較して、STATVTPredはAMRを37.45%、36.06%向上させる。 これにより,STATVTPredはロジスティクスおよび輸送シナリオにおける目標の軌道予測に対する新たなアプローチとして確立され,予測精度が向上することが期待される。

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