論文の概要: Three-Step Hierarchical Transformer for Multi-Pedestrian Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.23058v1
• Date: Mon, 22 Jun 2026 09:11:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-26 21:21:55.388266
• Title: Three-Step Hierarchical Transformer for Multi-Pedestrian Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: 多歩行者軌道予測のための3ステップ階層変換器
• Authors: Raphaël Delécluse, Hazem Wannous, Laurent Grisoni, Laurent Guimas,
• Abstract要約: 歩行者の軌道予測には、混み合った環境での時間的ダイナミクス、マルチモーダルな手がかり、社会的相互作用をモデル化する必要がある。 本稿では,時間符号化,マルチモーダル融合,シーンレベルの相互作用推論を明示的に分離する3段階階層変換器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3719491942297612
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pedestrian trajectory prediction requires modeling temporal dynamics, multimodal cues, and social interactions in crowded environments. Existing methods often address these factors separately or entangle them in costly attention blocks, limiting scalability, flexibility, and interpretability. We propose a three-step hierarchical Transformer that explicitly separates temporal encoding, multimodal fusion, and scene-level interaction reasoning. Lightweight GRU summaries enable efficient cross-modal attention, while social attention over time--agent tokens captures inter-pedestrian influences at manageable cost. Experiments on JTA, JRDB, and the Pedestrians and Cyclists in Road Traffic dataset show state-of-the-art performance on real-world datasets (JRDB, Urban) and competitive results on JTA. Ablation and qualitative analyses confirm the contribution of each stage and the model's ability to anticipate complex behaviors such as early turning.
• Abstract（参考訳）: 歩行者の軌道予測には、混み合った環境での時間的ダイナミクス、マルチモーダルな手がかり、社会的相互作用をモデル化する必要がある。 既存の手法では、これらの要因を別々に解決したり、コストのかかる注意ブロックに閉じ込めたりすることで、スケーラビリティ、柔軟性、解釈可能性を制限することがよくあります。 本稿では,時間符号化,マルチモーダル融合,シーンレベルの相互作用推論を明示的に分離する3段階階層変換器を提案する。 軽量GRUサマリーは効率的なクロスモーダルアテンションを可能にし、タイムエージェントトークンに対する社会的アテンションは、管理可能なコストで歩行者間の影響をキャプチャする。 道路交通データセットにおけるJTA,JRDB,および歩行者・自転車に関する実験は,実世界のデータセット(JRDB,Urban)の最先端性能とJTAの競争結果を示している。 アブレーションと定性的分析は、各ステージの寄与とモデルが早期回転のような複雑な振る舞いを予測できる能力を確認する。

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