Modeling Pedestrian Intrinsic Uncertainty for Multimodal Stochastic Trajectory Prediction via Energy Plan Denoising

📄 arXiv: 2405.07164v1 📥 PDF

作者: Yao Liu, Quan Z. Sheng, Lina Yao

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-12

💡 一句话要点

提出能量规划去噪模型EPD，用于行人轨迹预测中的不确定性建模与高效采样。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 行人轨迹预测 随机轨迹预测 能量模型 扩散模型 不确定性建模

📋 核心要点

  1. 行人轨迹预测面临行人行为内在的不确定性和多模态性挑战，现有方法难以有效建模这种不确定性。
  2. EPD模型首先使用能量模型进行粗略规划，然后通过扩散模型进行去噪，从而高效地预测轨迹分布。
  3. 实验表明，EPD在公开数据集上取得了state-of-the-art的结果，并且消融实验验证了各个模块的有效性。

📝 摘要（中文）

行人轨迹预测在自动驾驶和智慧城市中至关重要。现有方法虽广泛采用序列和生成模型，但行人行为受社会互动和个人偏好影响，具有不确定性和多模态性。为解决此问题，我们提出能量规划去噪(EPD)模型用于随机轨迹预测。EPD首先利用Langevin能量模型粗略估计未来轨迹的分布，称为“规划”。然后，通过概率扩散模型进行去噪，细化该估计。通过以“规划”启动去噪，EPD有效减少了迭代步骤，从而提高了效率。此外，EPD通过建模轨迹的分布而非单个轨迹，显式地建模了行人内在的不确定性，并消除了多次去噪操作的需求。单次去噪操作即可生成分布，从中可以抽取多个样本，显著提高效率。EPD对“规划”的微调也有助于提高模型性能。我们在两个公开数据集上验证了EPD，取得了最先进的结果。消融实验也强调了各个模块的贡献，证实了所提出方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：行人轨迹预测旨在预测行人在未来一段时间内的运动轨迹。现有方法通常难以有效处理行人行为的不确定性和多模态性，例如，行人可能因为个人意愿、周围环境等因素而改变运动方向和速度。传统方法往往预测单一轨迹，无法反映这种内在的不确定性，或者需要多次采样才能覆盖多种可能的轨迹，效率较低。

核心思路：EPD的核心思路是首先通过能量模型对未来轨迹的分布进行粗略估计，得到一个“规划”，然后利用概率扩散模型对该“规划”进行去噪，从而得到更精确的轨迹分布。这种两阶段的方法可以有效地利用能量模型捕捉轨迹的整体结构，并利用扩散模型进行精细化调整，从而更好地建模行人行为的不确定性和多模态性。

技术框架：EPD模型主要包含两个阶段：能量规划阶段和去噪阶段。在能量规划阶段，使用Langevin能量模型对未来轨迹的分布进行建模，得到一个粗略的轨迹分布“规划”。在去噪阶段，使用概率扩散模型对该“规划”进行去噪，逐步将其转化为更精确的轨迹分布。最终，从该分布中采样得到多个可能的未来轨迹。

关键创新：EPD的关键创新在于其两阶段的建模方式，即先进行粗略的能量规划，再进行精细的扩散去噪。这种方式可以有效地结合能量模型和扩散模型的优点，从而更好地建模行人行为的不确定性和多模态性。此外，EPD直接建模轨迹的分布，而非单个轨迹，从而可以显式地建模行人内在的不确定性，并可以通过单次去噪操作生成多个样本，提高效率。

关键设计：EPD使用Langevin能量模型进行能量规划，该模型通过学习轨迹的能量函数来捕捉轨迹的整体结构。在去噪阶段，EPD使用标准的概率扩散模型，并使用“规划”作为初始噪声，从而减少了迭代步骤，提高了效率。损失函数包括能量模型的能量损失和扩散模型的去噪损失。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

EPD模型在两个公开数据集上取得了state-of-the-art的结果。具体来说，EPD在ADE和FDE指标上均优于现有方法，表明其预测的轨迹更准确，并且能够更好地捕捉行人行为的多样性。消融实验表明，能量规划和扩散去噪两个阶段都对模型性能有重要贡献。

🎯 应用场景

EPD模型可应用于自动驾驶、机器人导航、智能监控等领域。在自动驾驶中，准确的行人轨迹预测可以帮助车辆做出更安全的决策，避免交通事故。在机器人导航中，可以帮助机器人更好地理解周围环境，规划更合理的路径。在智能监控中，可以用于异常行为检测和人群行为分析，提升安全管理水平。该研究有助于提升智能系统的安全性和可靠性。

📄 摘要（原文）

Pedestrian trajectory prediction plays a pivotal role in the realms of autonomous driving and smart cities. Despite extensive prior research employing sequence and generative models, the unpredictable nature of pedestrians, influenced by their social interactions and individual preferences, presents challenges marked by uncertainty and multimodality. In response, we propose the Energy Plan Denoising (EPD) model for stochastic trajectory prediction. EPD initially provides a coarse estimation of the distribution of future trajectories, termed the Plan, utilizing the Langevin Energy Model. Subsequently, it refines this estimation through denoising via the Probabilistic Diffusion Model. By initiating denoising with the Plan, EPD effectively reduces the need for iterative steps, thereby enhancing efficiency. Furthermore, EPD differs from conventional approaches by modeling the distribution of trajectories instead of individual trajectories. This allows for the explicit modeling of pedestrian intrinsic uncertainties and eliminates the need for multiple denoising operations. A single denoising operation produces a distribution from which multiple samples can be drawn, significantly enhancing efficiency. Moreover, EPD's fine-tuning of the Plan contributes to improved model performance. We validate EPD on two publicly available datasets, where it achieves state-of-the-art results. Additionally, ablation experiments underscore the contributions of individual modules, affirming the efficacy of the proposed approach.