論文の概要: Metamorphic Testing of Multimodal Human Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01294v1
• Date: Mon, 01 Sep 2025 09:30:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.621658
• Title: Metamorphic Testing of Multimodal Human Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: マルチモーダルな人軌道予測のメタモルフィックテスト
• Authors: Helge Spieker, Nadjib Lazaar, Arnaud Gotlieb, Nassim Belmecheri,
• Abstract要約: 本研究では,HTP(Human Trajectory Prediction)システムをテストするための体系的手法としてメタモルフィックテスト(MT)を適用した。 本研究は, 歴史的軌跡データと環境文脈としてのセマンティックセグメンテーションマップの両方を対象とする5つのMRを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.671752932872423
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Context: Predicting human trajectories is crucial for the safety and reliability of autonomous systems, such as automated vehicles and mobile robots. However, rigorously testing the underlying multimodal Human Trajectory Prediction (HTP) models, which typically use multiple input sources (e.g., trajectory history and environment maps) and produce stochastic outputs (multiple possible future paths), presents significant challenges. The primary difficulty lies in the absence of a definitive test oracle, as numerous future trajectories might be plausible for any given scenario. Objectives: This research presents the application of Metamorphic Testing (MT) as a systematic methodology for testing multimodal HTP systems. We address the oracle problem through metamorphic relations (MRs) adapted for the complexities and stochastic nature of HTP. Methods: We present five MRs, targeting transformations of both historical trajectory data and semantic segmentation maps used as an environmental context. These MRs encompass: 1) label-preserving geometric transformations (mirroring, rotation, rescaling) applied to both trajectory and map inputs, where outputs are expected to transform correspondingly. 2) Map-altering transformations (changing semantic class labels, introducing obstacles) with predictable changes in trajectory distributions. We propose probabilistic violation criteria based on distance metrics between probability distributions, such as the Wasserstein or Hellinger distance. Conclusion: This study introduces tool, a MT framework for the oracle-less testing of multimodal, stochastic HTP systems. It allows for assessment of model robustness against input transformations and contextual changes without reliance on ground-truth trajectories.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト: 自動走行車や移動ロボットなどの自律システムの安全性と信頼性には,人間の軌道予測が不可欠である。 しかし、一般に複数の入力源(軌道履歴や環境マップなど)を使用し、確率出力(将来の複数の経路)を生成する、基礎となるマルチモーダルヒューマン軌道予測(HTP)モデルを厳格にテストし、重大な課題を提示する。 主要な困難は、決定的なテストのオラクルが存在しないことであり、将来の多くの軌道は、任意のシナリオに当てはまる可能性がある。 目的: 本研究は, マルチモーダルHTPシステムをテストするための系統的手法としてメタモルフィックテスト(MT)を適用した。 我々はHTPの複雑さと確率的性質に適応した変成関係(MR)を通してオラクル問題に対処する。 方法: 歴史的軌跡データと環境文脈としてのセマンティックセグメンテーションマップの両方の変換を対象とする5つのMRを提示する。 これらのMRは以下のとおりである。 1) ラベル保存幾何変換(ミラーリング,回転,再スケーリング)を軌跡入力と地図入力の両方に適用し,出力が対応する変化を期待する。 2) 軌道分布の予測可能な変化を伴うマップ変換(意味クラスラベルの変更,障害導入)。 本稿では,確率分布間の距離測定値に基づく確率的違反基準を提案する。 結論:本研究では,マルチモーダル・確率的HTPシステムのオラクルレステストのためのMTフレームワークであるツールを紹介する。 入力変換や文脈変化に対するモデルロバスト性の評価を、接地軌道に依存することなく行うことができる。

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