論文の概要: ART: Adaptive Relational Transformer for Pedestrian Trajectory Prediction with Temporal-Aware Relations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03649v1
• Date: Sat, 04 Apr 2026 08:59:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.698877
• Title: ART: Adaptive Relational Transformer for Pedestrian Trajectory Prediction with Temporal-Aware Relations
• Title（参考訳）: ART:時相関係を考慮した歩行者軌道予測のための適応型関係変換器
• Abstract要約: 本研究では,ペアの相互作用の進化を捉えるためのアダプティブ・トランスフォーマー(ART)を提案する。 ARTは高い計算効率で最先端の精度を提供する。 ETH/UCYおよびNBAベンチマークの評価では、ARTは高い計算効率で最先端の精度を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.28104102630492
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Accurate prediction of real-world pedestrian trajectories is crucial for a wide range of robot-related applications. Recent approaches typically adopt graph-based or transformer-based frameworks to model interactions. Despite their effectiveness, these methods either introduce unnecessary computational overhead or struggle to represent the diverse and time-varying characteristics of human interactions. In this work, we present an Adaptive Relational Transformer (ART), which introduces a Temporal-Aware Relation Graph (TARG) to explicitly capture the evolution of pairwise interactions and an Adaptive Interaction Pruning (AIP) mechanism to reduce redundant computations efficiently. Extensive evaluations on ETH/UCY and NBA benchmarks show that ART delivers state-of-the-art accuracy with high computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 現実の歩行者軌道の正確な予測は、ロボット関連の幅広い応用に不可欠である。 最近のアプローチでは、一般的に相互作用をモデル化するためにグラフベースのフレームワークやトランスフォーマーベースのフレームワークを採用しています。 その効果にもかかわらず、これらの手法は不要な計算オーバーヘッドを導入するか、人間の相互作用の多様性と時間変化の特性を表現するのに苦労する。 本稿では、ペアの相互作用の進化を明示的に捉えるためのTARG(Adaptive Relational Transformer)と、冗長計算を効率的に削減するAdaptive Interaction Pruning(AIP)機構を紹介する。 ETH/UCYとNBAベンチマークの大規模な評価は、ARTが高い計算効率で最先端の精度を提供することを示している。

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