論文の概要: Beyond Patterns: Harnessing Causal Logic for Autonomous Driving Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06856v1
• Date: Sun, 11 May 2025 05:56:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.074634
• Title: Beyond Patterns: Harnessing Causal Logic for Autonomous Driving Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: パターンを超えて - 自律走行軌道予測のための因果論理のハーネス
• Authors: Bonan Wang, Haicheng Liao, Chengyue Wang, Bin Rao, Yanchen Guan, Guyang Yu, Jiaxun Zhang, Songning Lai, Chengzhong Xu, Zhenning Li,
• Abstract要約: 本稿では、因果推論を利用して予測堅牢性、一般化、精度を向上させる新しい軌道予測フレームワークを提案する。 本研究は、軌跡予測の因果推論の可能性を強調し、ロバストな自律運転システムへの道を開くものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.21659221112514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate trajectory prediction has long been a major challenge for autonomous driving (AD). Traditional data-driven models predominantly rely on statistical correlations, often overlooking the causal relationships that govern traffic behavior. In this paper, we introduce a novel trajectory prediction framework that leverages causal inference to enhance predictive robustness, generalization, and accuracy. By decomposing the environment into spatial and temporal components, our approach identifies and mitigates spurious correlations, uncovering genuine causal relationships. We also employ a progressive fusion strategy to integrate multimodal information, simulating human-like reasoning processes and enabling real-time inference. Evaluations on five real-world datasets--ApolloScape, nuScenes, NGSIM, HighD, and MoCAD--demonstrate our model's superiority over existing state-of-the-art (SOTA) methods, with improvements in key metrics such as RMSE and FDE. Our findings highlight the potential of causal reasoning to transform trajectory prediction, paving the way for robust AD systems.
• Abstract（参考訳）: 正確な軌道予測は、長い間自律運転(AD)の大きな課題であった。 従来のデータ駆動モデルは、主に統計的相関に依存しており、しばしば交通行動を管理する因果関係を見下ろしている。 本稿では、因果推論を利用して予測ロバスト性、一般化、精度を向上させる新しい軌道予測フレームワークを提案する。 環境を空間的・時間的成分に分解することにより,本手法は,真の因果関係を明らかにすることにより,突発的相関を識別・緩和する。 また,マルチモーダル情報の統合,ヒューマンライクな推論プロセスのシミュレーション,リアルタイム推論の実現のために,プログレッシブ・フュージョン・ストラテジーを採用している。 ApolloScape, nuScenes, NGSIM, HighD, MoCADの5つの実世界のデータセットの評価-既存の最先端(SOTA)メソッドよりもモデルの優位性を実証し、RMSEやFDEといった重要な指標を改善した。 以上の結果から,因果推論が軌跡予測をトランスフォーメーションし,ロバストADシステムへの道を開く可能性が示唆された。

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