Quantifying Uncertainty in Motion Prediction with Variational Bayesian Mixture

📄 arXiv: 2404.03789v1 📥 PDF

作者: Juanwu Lu, Can Cui, Yunsheng Ma, Aniket Bera, Ziran Wang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-04-04

备注: Accepted at CVPR 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SeNeVA以解决自主车辆运动预测中的不确定性问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 运动预测 不确定性量化 自主驾驶 变分贝叶斯 深度学习 轨迹生成 智能交通

📋 核心要点

  1. 现有方法在运动预测中难以有效量化不确定性，导致自主车辆在复杂环境中的安全性不足。
  2. 本文提出的SeNeVA模型通过生成未来轨迹的分布，能够有效区分分布外数据并量化预测的不确定性。
  3. 在INTERACTION测试集上，SeNeVA模型实现了0.446米的最小最终位移误差，显示出优于现有方法的性能。

📝 摘要（中文）

安全性和鲁棒性是开发可信赖的自主车辆的关键因素。为了解决这些因素，本文提出了顺序神经变分代理（SeNeVA），一种生成模型，用于描述单个移动物体未来轨迹的分布。该方法能够区分分布外数据，同时量化不确定性，并在Argoverse 2和INTERACTION数据集上与最先进的方法相比，表现出竞争力。具体而言，在INTERACTION测试集上实现了0.446米的最小最终位移误差、0.203米的最小平均位移误差和5.35%的漏检率。本文还提供了广泛的定性和定量分析来评估所提出的模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自主车辆在复杂环境中运动预测时的不确定性量化问题。现有方法在处理分布外数据时存在不足，影响了预测的准确性和安全性。

核心思路：论文提出的SeNeVA模型通过生成未来轨迹的概率分布，能够有效区分正常和异常数据，并量化预测的不确定性。这种设计使得模型在面对未知情况时更具鲁棒性。

技术框架：SeNeVA模型的整体架构包括数据输入模块、变分推断模块和轨迹生成模块。数据输入模块负责接收传感器数据，变分推断模块用于学习轨迹的潜在分布，而轨迹生成模块则基于学习到的分布生成未来轨迹。

关键创新：SeNeVA的主要创新在于其变分贝叶斯混合模型的应用，使得模型能够在量化不确定性的同时，处理分布外数据。这与传统方法的确定性预测形成了鲜明对比。

关键设计：模型采用了特定的损失函数来平衡预测精度与不确定性量化，同时使用了深度神经网络结构来增强模型的表达能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，SeNeVA模型在INTERACTION测试集上实现了0.446米的最小最终位移误差和0.203米的最小平均位移误差，漏检率为5.35%。这些结果表明，SeNeVA在运动预测任务中具有显著的性能提升，优于现有的最先进方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主驾驶、智能交通系统和机器人导航等。通过提高运动预测的准确性和不确定性量化能力，SeNeVA能够显著提升自主车辆在复杂环境中的安全性和可靠性，推动智能交通技术的发展。

📄 摘要（原文）

Safety and robustness are crucial factors in developing trustworthy autonomous vehicles. One essential aspect of addressing these factors is to equip vehicles with the capability to predict future trajectories for all moving objects in the surroundings and quantify prediction uncertainties. In this paper, we propose the Sequential Neural Variational Agent (SeNeVA), a generative model that describes the distribution of future trajectories for a single moving object. Our approach can distinguish Out-of-Distribution data while quantifying uncertainty and achieving competitive performance compared to state-of-the-art methods on the Argoverse 2 and INTERACTION datasets. Specifically, a 0.446 meters minimum Final Displacement Error, a 0.203 meters minimum Average Displacement Error, and a 5.35% Miss Rate are achieved on the INTERACTION test set. Extensive qualitative and quantitative analysis is also provided to evaluate the proposed model. Our open-source code is available at https://github.com/PurdueDigitalTwin/seneva.