다중 에이전트 궤적 예측을 위한 신경 상호작용 에너지

Concetti Chiave

다중 에이전트 시스템에서 시간적 안정성을 유지하는 것이 중요하며, 이를 위해 신경 상호작용 에너지와 에이전트 간 상호작용 제약 및 에이전트 내부 운동 제약을 도입하였다.

Sintesi

이 연구는 다중 에이전트 궤적 예측을 위한 MATE 프레임워크를 제안한다. 시간적 안정성을 유지하기 위해 두 가지 제약 조건을 도입하였다:

1. 에이전트 간 상호작용 제약: 신경 상호작용 에너지의 변화를 최소화하여 시스템 수준의 시간적 안정성을 보장한다.
2. 에이전트 내부 운동 제약: 에이전트의 운동 일관성을 측정하는 시간적 운동 분산을 최소화하여 에이전트 수준의 시간적 안정성을 보장한다.

이를 통해 예측 결과의 일관성과 강건성을 향상시킬 수 있다. 실험 결과, 제안 모델이 다양한 데이터셋에서 우수한 예측 정확도와 일반화 성능을 보였다.

Statistiche

에이전트 간 상호작용 에너지의 변화율 합계가 시간에 따라 최소화되어야 한다.
각 에이전트의 예측 운동과 근사 운동 간 시간적 분산이 최소화되어야 한다.

Citazioni

"시간적 안정성을 유지하는 것이 다중 에이전트 궤적 예측에 있어 매우 중요하다."
"신경 상호작용 에너지는 에이전트 간 상호작용 동학을 포착하고 미래 궤적에 미치는 영향을 보여준다."

Approfondimenti chiave tratti da

Neural Interaction Energy for Multi-Agent Trajectory Prediction

by Kaixin Shen,... alle arxiv.org 04-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.16579.pdf

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