論文の概要: TIGFlow-GRPO: Trajectory Forecasting via Interaction-Aware Flow Matching and Reward-Driven Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24936v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 01:59:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.046244
• Title: TIGFlow-GRPO: Trajectory Forecasting via Interaction-Aware Flow Matching and Reward-Driven Optimization
• Title（参考訳）: TIGFlow-GRPO:対話型フローマッチングとリワード駆動最適化による軌道予測
• Abstract要約: 本稿では,フローベーストラジェクトリ生成と行動規則を整合させる2段階生成フレームワークを提案する。 実験により, TIGFlowGRP-FlowOは, より社会的に適合し, 物理的に実現可能な軌道を生成しながら, 予測精度と長期安定性を向上することが示された。 これらの結果から,提案フレームワークは動的マルチメディア環境において,フローベーストラジェクトリモデリングと行動認識アライメントを結合する有効な手段を提供する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.62793132656069
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human trajectory forecasting is important for intelligent multimedia systems operating in visually complex environments, such as autonomous driving and crowd surveillance. Although Conditional Flow Matching (CFM) has shown strong ability in modeling trajectory distributions from spatio-temporal observations, existing approaches still focus primarily on supervised fitting, which may leave social norms and scene constraints insufficiently reflected in generated trajectories. To address this issue, we propose TIGFlow-GRPO, a two-stage generative framework that aligns flow-based trajectory generation with behavioral rules. In the first stage, we build a CFM-based predictor with a Trajectory-Interaction-Graph (TIG) module to model fine-grained visual-spatial interactions and strengthen context encoding. This stage captures both agent-agent and agent-scene relations more effectively, providing more informative conditional features for subsequent alignment. In the second stage, we perform Flow-GRPO post-training,where deterministic flow rollout is reformulated as stochastic ODE-to-SDE sampling to enable trajectory exploration, and a composite reward combines view-aware social compliance with map-aware physical feasibility. By evaluating trajectories explored through SDE rollout, GRPO progressively steers multimodal predictions toward behaviorally plausible futures. Experiments on the ETH/UCY and SDD datasets show that TIGFlow-GRPO improves forecasting accuracy and long-horizon stability while generating trajectories that are more socially compliant and physically feasible. These results suggest that the proposed framework provides an effective way to connect flow-based trajectory modeling with behavior-aware alignment in dynamic multimedia environments.
• Abstract（参考訳）: 人間の軌道予測は、自律運転や群衆監視のような視覚的に複雑な環境で機能するインテリジェントなマルチメディアシステムにとって重要である。 条件付きフローマッチング(CFM)は時空間観測から軌跡分布をモデル化する上で強力な能力を示しているが、既存のアプローチは依然として、社会規範やシーン制約が生成した軌跡に不十分に反映されるような、教師付きフィッティングに重点を置いている。 この問題に対処するために,フローベース軌道生成と行動規則を整合させる2段階生成フレームワークTIGFlow-GRPOを提案する。 最初の段階では, 微粒な視覚空間相互作用をモデル化し, コンテキストエンコーディングを強化するために, トラジェクトリ・インタラクション・グラフ(TIG)モジュールを用いたCFMベースの予測器を構築した。 この段階はエージェント・エージェントとエージェント・シーンの関係をより効果的に捉え、その後のアライメントのためのより情報的な条件的特徴を提供する。 第2段階では、フロー-GRPOポストトレーニングを行い、決定論的フローロールアウトを確率的ODE-to-SDEサンプリングとして再構成し、軌道探索を可能にする。 SDEのロールアウトを通じて探索された軌道を評価することで、GRPOは行動学的に妥当な未来に向けて、段階的にマルチモーダル予測を操縦する。 ETH/UCYおよびSDDデータセットの実験により、TIGFlow-GRPOは、より社会的に適合し、物理的に実現可能な軌道を生成しながら、予測精度と長期安定を改善することが示されている。 これらの結果から,提案フレームワークは動的マルチメディア環境において,フローベーストラジェクトリモデリングと行動認識アライメントを結合する有効な手段を提供する可能性が示唆された。

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