Vorhersage zukünftiger Trajektorien unter Berücksichtigung von Unsicherheiten mithilfe eines variationellen Bayes-Mischmodells

Conceptos Básicos

Das vorgeschlagene Sequential Neural Variational Agent (SeNeVA)-Modell beschreibt die Verteilung zukünftiger Trajektorien eines einzelnen bewegten Objekts, indem es Unsicherheiten quantifiziert und verschiedene Intentionen unterscheidet.

Resumen

Die Studie präsentiert das Sequential Neural Variational Agent (SeNeVA)-Modell, das die Verteilung zukünftiger Trajektorien eines einzelnen bewegten Objekts modelliert. Das Modell verwendet einen variationellen Bayes-Ansatz, um Unsicherheiten in den Vorhersagen zu quantifizieren und verschiedene Intentionen zu unterscheiden.

Kernpunkte:

• Das Modell beschreibt die Verteilung zukünftiger Trajektorien als eine Mischung von Multivariate-Normalverteilungen, wobei jede Komponente eine spezifische Intention repräsentiert.
• Eine separate Zuweisungsnetzwerk-Komponente schätzt die Wahrscheinlichkeiten der einzelnen Mischungskomponenten, um eine effiziente Stichprobennahme zu ermöglichen.
• Das Modell wurde auf den INTERACTION- und Argoverse 2-Datensätzen evaluiert und zeigte eine wettbewerbsfähige Vorhersagegenauigkeit bei gleichzeitiger Quantifizierung der Unsicherheit.
• Qualitative Analysen zeigen, dass das Modell die Unsicherheit in Abhängigkeit von der Straßengeometrie und der Verteilung der Trainingsdaten gut erfassen kann.

Estadísticas

Die Vorhersagegenauigkeit des SeNeVA-Modells auf dem INTERACTION-Testdatensatz beträgt 0,446 Meter minimaler Endversatz-Fehler, 0,203 Meter minimaler durchschnittlicher Versatz-Fehler und 5,35% Fehlerquote.
Auf dem Argoverse 2-Validierungsdatensatz erreicht das SeNeVA-Modell einen minimalen Endversatz-Fehler von 1,319 Metern, einen minimalen durchschnittlichen Versatz-Fehler von 0,713 Metern und eine Fehlerquote von 17,5%.

Citas

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Ideas clave extraídas de

Quantifying Uncertainty in Motion Prediction with Variational Bayesian Mixture

by Juanwu Lu,Ca... a las arxiv.org 04-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03789.pdf

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