A Novel Benchmarking Paradigm and a Scale- and Motion-Aware Model for Egocentric Pedestrian Trajectory Prediction

📄 arXiv: 2310.10424v1 📥 PDF

作者: Amir Rasouli

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2023-10-16

备注: 9 Figures, 16 Tables

💡 一句话要点

提出新基准与运动感知模型以解决行人轨迹预测问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 行人轨迹预测 自我中心模型 多模态融合 辅助任务 智能驾驶

📋 核心要点

  1. 现有行人轨迹预测方法在处理复杂驾驶场景时存在不足，尤其是在自我运动和行人尺度建模方面。
  2. 本文提出了一种新的评估范式和运动感知模型，通过多模态数据融合和辅助任务来提升轨迹预测的准确性。
  3. 实验证明，本文的方法在多个基准数据集上相比于传统方法有显著提升，最高可达40%的性能改进。

📝 摘要（中文）

预测行人行为是智能驾驶系统面临的主要挑战之一。本文提出了一种新的评估自我中心行人轨迹预测算法的范式，并基于多种上下文信息提取驾驶场景，以系统性地识别预测模型的挑战。此外，本文还提出了一种新的度量标准，以便在基于场景的评估中进行更有效的排名。通过对现有模型在这些场景中的广泛实证研究，揭示了不同方法的优缺点。场景分析强调了使用多模态信息源的重要性，以及由于对自我运动和行人尺度建模不足而带来的挑战。为此，本文提出了一种新颖的自我中心轨迹预测模型，利用有效的分步层次融合多模态数据，并设计了两个辅助任务以学习更稳健的场景动态表示。实证评估显示，本文的方法在具有挑战性的场景中相比于现有技术提高了多达40%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决行人轨迹预测中的自我运动和尺度建模不足的问题。现有方法在复杂场景下的表现不佳，难以有效捕捉行人行为的动态特征。

核心思路：提出了一种新的自我中心轨迹预测模型，利用多模态数据的有效融合，并通过设计辅助任务来增强对场景动态的理解。这样的设计旨在提升模型的鲁棒性和预测准确性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、特征提取、模型训练和评估四个主要阶段。模型通过分步层次的方式融合来自不同模态的信息，以便更全面地捕捉场景特征。

关键创新：最重要的创新在于提出了一种新的评估范式和度量标准，能够系统性地识别和分析预测模型的挑战，同时引入了辅助任务以增强模型对动态场景的理解。

关键设计：模型采用了特定的损失函数来平衡主任务和辅助任务的学习，网络结构设计上注重多模态信息的融合，确保在不同场景下的适应性和准确性。具体参数设置和网络层次结构在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，本文提出的模型在多个具有挑战性的场景中相比于传统方法提高了最高达40%的性能，显著优于现有基准。这一成果表明了多模态数据融合和辅助任务在行人轨迹预测中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、智能交通系统和人机交互等。通过提高行人轨迹预测的准确性，能够显著提升智能驾驶系统的安全性和可靠性，进而推动智能交通技术的发展。未来，该模型可能在复杂城市环境中的应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Predicting pedestrian behavior is one of the main challenges for intelligent driving systems. In this paper, we present a new paradigm for evaluating egocentric pedestrian trajectory prediction algorithms. Based on various contextual information, we extract driving scenarios for a meaningful and systematic approach to identifying challenges for prediction models. In this regard, we also propose a new metric for more effective ranking within the scenario-based evaluation. We conduct extensive empirical studies of existing models on these scenarios to expose shortcomings and strengths of different approaches. The scenario-based analysis highlights the importance of using multimodal sources of information and challenges caused by inadequate modeling of ego-motion and scale of pedestrians. To this end, we propose a novel egocentric trajectory prediction model that benefits from multimodal sources of data fused in an effective and efficient step-wise hierarchical fashion and two auxiliary tasks designed to learn more robust representation of scene dynamics. We show that our approach achieves significant improvement by up to 40% in challenging scenarios compared to the past arts via empirical evaluation on common benchmark datasets.