HAMF: A Hybrid Attention-Mamba Framework for Joint Scene Context Understanding and Future Motion Representation Learning
作者: Xiaodong Mei, Sheng Wang, Jie Cheng, Yingbing Chen, Dan Xu
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-05-21
备注: In submission
💡 一句话要点
提出HAMF，通过混合注意力-Mamba框架联合理解场景上下文并学习未来运动表征，提升自动驾驶运动预测性能。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 运动预测 自动驾驶 注意力机制 Mamba模型 场景理解
📋 核心要点
- 现有运动预测方法在编码场景特征时存在信息退化，限制了预测精度。
- HAMF框架联合学习场景上下文编码和未来运动表征，结合注意力机制和Mamba模块。
- 在Argoverse 2数据集上，HAMF以轻量级架构实现了最先进的运动预测性能。
📝 摘要（中文）
运动预测是自动驾驶系统中的一项关键挑战，它需要准确预测周围智能体的未来轨迹。现有方法虽然利用历史轨迹和道路布局提取的场景上下文特征来预测未来运动状态，但在场景特征编码过程中存在信息退化问题。为了解决这一局限性，我们提出了HAMF，一种新颖的运动预测框架，它联合学习场景上下文编码和未来运动表征，从而连贯地结合场景理解和未来运动状态预测。我们首先将观察到的智能体状态和地图信息嵌入到一维token序列中，并将目标多模态未来运动特征作为一组可学习的token。然后，我们设计了一个统一的基于注意力的编码器，协同结合自注意力和交叉注意力机制，以建模场景上下文信息并联合聚合未来运动特征。作为编码器的补充，我们在解码阶段实现了Mamba模块，以进一步保持学习到的未来运动表征之间的一致性和相关性，从而生成准确且多样化的最终轨迹。在Argoverse 2基准上的大量实验表明，我们混合注意力-Mamba模型以简单轻量级的架构实现了最先进的运动预测性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有运动预测方法依赖于从历史轨迹和地图信息中提取的场景上下文特征，但这些特征在编码过程中会发生信息退化，导致预测精度下降。因此，如何有效地利用场景上下文信息，并将其与未来运动预测相结合，是当前运动预测研究面临的关键问题。
核心思路：HAMF的核心思路是联合学习场景上下文编码和未来运动表征。通过将场景理解和未来运动状态预测相结合，避免了传统方法中场景特征编码的信息损失。该方法将观察到的智能体状态和地图信息以及未来运动特征都表示为token序列，并使用统一的注意力机制进行处理。
技术框架：HAMF框架主要包含三个阶段：嵌入阶段、编码阶段和解码阶段。在嵌入阶段，将观察到的智能体状态和地图信息嵌入到1D token序列中，并将目标多模态未来运动特征作为一组可学习的token。在编码阶段，使用一个统一的基于注意力的编码器，该编码器结合了自注意力和交叉注意力机制，用于建模场景上下文信息并联合聚合未来运动特征。在解码阶段，使用Mamba模块来进一步保持学习到的未来运动表征之间的一致性和相关性，从而生成准确且多样化的最终轨迹。
关键创新：HAMF的关键创新在于其混合注意力-Mamba架构。注意力机制用于建模场景上下文信息，而Mamba模块用于保持未来运动表征的一致性和相关性。这种混合架构能够有效地结合场景理解和未来运动预测，从而提高预测精度。此外，将未来运动特征表示为可学习的token也是一个创新点，使得模型能够更好地学习未来运动的分布。
关键设计：在编码器中，自注意力机制用于建模场景中不同智能体之间的关系，而交叉注意力机制用于将场景上下文信息与未来运动特征进行融合。Mamba模块的设计旨在捕捉未来运动轨迹的时序依赖关系，并生成多样化的预测结果。损失函数的设计可能包括轨迹预测误差、多样性损失等，以保证预测的准确性和多样性。具体的参数设置（如注意力头的数量、Mamba模块的层数等）需要在实验中进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
HAMF在Argoverse 2运动预测基准测试中取得了最先进的性能。该模型以简单轻量级的架构超越了现有方法，表明其在场景理解和未来运动表征学习方面的有效性。具体的性能数据（如最小平均距离误差、最终位移误差等）以及与现有基线的对比结果需要在论文中查找。
🎯 应用场景
HAMF框架可应用于自动驾驶、机器人导航等领域，提升智能体在复杂环境中的运动预测能力，从而提高安全性、效率和用户体验。更准确的运动预测能够帮助自动驾驶系统做出更合理的决策，例如变道、避障等，从而减少交通事故的发生。此外，该框架还可以应用于交通流量预测、人群行为分析等领域。
📄 摘要（原文）
Motion forecasting represents a critical challenge in autonomous driving systems, requiring accurate prediction of surrounding agents' future trajectories. While existing approaches predict future motion states with the extracted scene context feature from historical agent trajectories and road layouts, they suffer from the information degradation during the scene feature encoding. To address the limitation, we propose HAMF, a novel motion forecasting framework that learns future motion representations with the scene context encoding jointly, to coherently combine the scene understanding and future motion state prediction. We first embed the observed agent states and map information into 1D token sequences, together with the target multi-modal future motion features as a set of learnable tokens. Then we design a unified Attention-based encoder, which synergistically combines self-attention and cross-attention mechanisms to model the scene context information and aggregate future motion features jointly. Complementing the encoder, we implement the Mamba module in the decoding stage to further preserve the consistency and correlations among the learned future motion representations, to generate the accurate and diverse final trajectories. Extensive experiments on Argoverse 2 benchmark demonstrate that our hybrid Attention-Mamba model achieves state-of-the-art motion forecasting performance with the simple and lightweight architecture.