論文の概要: Modular Framework for Uncertainty Prediction in Autonomous Vehicle Motion Forecasting within Complex Traffic Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16480v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 20:21:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:40:07.499054
• Title: Modular Framework for Uncertainty Prediction in Autonomous Vehicle Motion Forecasting within Complex Traffic Scenarios
• Title（参考訳）: 複雑な交通シナリオにおける自律走行予測の不確実性予測のためのモジュールフレームワーク
• Authors: Han Wang, Yuneil Yeo, Antonio R. Paiva, Jean Utke, Maria Laura Delle Monache,
• Abstract要約: 我々のフレームワークは、フレキシブルでエンドツーエンドの差別化可能なエンコーダ-デコーダアーキテクチャを採用している。 主な貢献は、動的予測のためにコンテキスト対応の占有グリッドを生成する確率的ヒートマップ予測器である。 エンドツーエンドのベースラインに対してベンチマークを行い、より高速な収束、安定性の向上、柔軟性を示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.6603214802161546
• License:
• Abstract: We propose a modular modeling framework designed to enhance the capture and validation of uncertainty in autonomous vehicle (AV) trajectory prediction. Departing from traditional deterministic methods, our approach employs a flexible, end-to-end differentiable probabilistic encoder-decoder architecture. This modular design allows the encoder and decoder to be trained independently, enabling seamless adaptation to diverse traffic scenarios without retraining the entire system. Our key contributions include: (1) a probabilistic heatmap predictor that generates context-aware occupancy grids for dynamic forecasting, (2) a modular training approach that supports independent component training and flexible adaptation, and (3) a structured validation scheme leveraging uncertainty metrics to evaluate robustness under high-risk conditions. To highlight the benefits of our framework, we benchmark it against an end-to-end baseline, demonstrating faster convergence, improved stability, and flexibility. Experimental results validate these advantages, showcasing the capacity of the framework to efficiently handle complex scenarios while ensuring reliable predictions and robust uncertainty representation. This modular design offers significant practical utility and scalability for real-world autonomous driving applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自律走行車(AV)軌道予測における不確実性の捕捉と検証の促進を目的としたモジュラー・モデリング・フレームワークを提案する。 従来の決定論的手法とは別に、我々のアプローチではフレキシブルでエンドツーエンドの微分可能な確率的エンコーダ・デコーダアーキテクチャを採用している。 このモジュール設計により、エンコーダとデコーダを独立してトレーニングすることができ、システム全体をトレーニングすることなく、多様なトラフィックシナリオへのシームレスな適応を可能にする。 本研究の主な貢献は,(1)動的予測のためのコンテキスト認識型占有グリッドを生成する確率的ヒートマップ予測器,(2)独立コンポーネントトレーニングとフレキシブル適応を支援するモジュール型トレーニング手法,(3)高リスク条件下でのロバスト性を評価するための不確実性指標を活用する構造化された検証手法である。 フレームワークのメリットを強調するため、エンドツーエンドのベースラインに対してベンチマークを行い、より高速な収束、安定性の向上、柔軟性を示しています。 実験結果はこれらの利点を検証し、信頼性の高い予測と堅牢な不確実性表現を確保しつつ、複雑なシナリオを効率的に扱うためのフレームワークの能力を示す。 このモジュラー設計は、現実の自律運転アプリケーションに多大な実用性とスケーラビリティを提供する。

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