日本フィジカルAI新聞

世界のフィジカルAIを、日本語で。

運動予測arXiv:2112.08355

Yandex Shiftsデータセットにおける車両運動予測の不確実性推定

Estimating Uncertainty For Vehicle Motion Prediction on Yandex Shifts Dataset

シェア:XThreadsFacebookLINEはてブBluesky

自動運転向け車両運動予測において、分布シフトに頑健で予測の不確実性を測定できるモデルを提案し、Shifts Challengeのベンチマークで2位を獲得した。

著者: Alexey Pustynnikov, Dmitry Eremeev

分類: cs.LG, cs.RO, stat.ML

原文アブストラクト

Motion prediction of surrounding agents is an important task in context of autonomous driving since it is closely related to driver's safety. Vehicle Motion Prediction (VMP) track of Shifts Challenge focuses on developing models which are robust to distributional shift and able to measure uncertainty of their predictions. In this work we present the approach that significantly improved provided benchmark and took 2nd place on the leaderboard.

関連論文

  1. 1パナソニックHDら、ロボット操作AI「T-Rex」を共同開発 12タスクで平均成功率65%研究・技術
  2. 2Hugging Face、ロボット学習基盤「LeRobot v0.7.0」を公開 対話操作と大規模データ学習に対応新製品・発表
  3. 3NVIDIA、Vera CPUのエージェント処理性能を公表 x86比で速度・電力効率を比較半導体・GPU
  4. 4Agility、SPAC合併でナスダック上場資金調達
  5. 5AGIBOTのG2 6台、上海のコンビニで24時間試験 1,730タスクを実施量産・展開
PR本紙発行元 EmplifAI