論文の概要: Pedestrian Trajectory Prediction Based on Social Interactions Learning With Random Weights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07711v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 21:45:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:28:32.606825
• Title: Pedestrian Trajectory Prediction Based on Social Interactions Learning With Random Weights
• Title（参考訳）: ランダムウェイトを用いた社会的相互作用に基づく歩行者軌道予測
• Authors: Jiajia Xie, Sheng Zhang, Beihao Xia, Zhu Xiao, Hongbo Jiang, Siwang Zhou, Zheng Qin, Hongyang Chen,
• Abstract要約: 歩行者の社会的相互作用をモデル化する既存の方法は、事前に定義されたルールに依存しており、非明示的な社会的相互作用を捉えるのに苦労している。 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)をグラフシーケンスデータに適用するDTGANという新しいフレームワークを提案する。 提案するDTGANは優れた性能を示し,歩行者の意図を十分に理解することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.95745936419479
• License:
• Abstract: Pedestrian trajectory prediction is a critical technology in the evolution of self-driving cars toward complete artificial intelligence. Over recent years, focusing on the trajectories of pedestrians to model their social interactions has surged with great interest in more accurate trajectory predictions. However, existing methods for modeling pedestrian social interactions rely on pre-defined rules, struggling to capture non-explicit social interactions. In this work, we propose a novel framework named DTGAN, which extends the application of Generative Adversarial Networks (GANs) to graph sequence data, with the primary objective of automatically capturing implicit social interactions and achieving precise predictions of pedestrian trajectory. DTGAN innovatively incorporates random weights within each graph to eliminate the need for pre-defined interaction rules. We further enhance the performance of DTGAN by exploring diverse task loss functions during adversarial training, which yields improvements of 16.7\% and 39.3\% on metrics ADE and FDE, respectively. The effectiveness and accuracy of our framework are verified on two public datasets. The experimental results show that our proposed DTGAN achieves superior performance and is well able to understand pedestrians' intentions.
• Abstract（参考訳）: 歩行者の軌道予測は、完全な人工知能への自動運転車の進化における重要な技術である。 近年、歩行者の社会的相互作用をモデル化する軌道に焦点が当てられ、より正確な軌道予測への関心が高まっている。 しかし、歩行者の社会的相互作用をモデル化するための既存の手法は、事前に定義されたルールに依存しており、非明示的な社会的相互作用を捉えるのに苦労している。 本研究では,GAN(Generative Adversarial Networks)をグラフシーケンスデータに適用するDTGANという新しいフレームワークを提案する。 DTGANは、事前に定義された相互作用ルールの必要性を排除するために、各グラフにランダムウェイトを革新的に組み込む。 DTGANは, 対戦訓練中に多種多様なタスク損失関数を探索し, ADEとFDEでそれぞれ16.7\%, 39.3\%の改善を達成し, DTGANの性能をさらに向上させる。 フレームワークの有効性と精度を2つの公開データセットで検証する。 実験の結果,提案したDTGANは優れた性能を示し,歩行者の意図を十分に理解できることがわかった。

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