Toward Unified Practices in Trajectory Prediction Research on Drone Datasets

要約

高品質のデータセットの利用可能性は、自動運転車の挙動予測アルゴリズムの開発にとって非常に重要です。
このペーパーでは、比較分析を簡素化するために動き予測研究のための特定のデータセットの使用を標準化する必要性を強調し、これを達成するための一連のツールと実践方法を提案します。
私たちは、豊富な経験と現在の文献の包括的なレビューに基づいて、前処理、視覚化、評価に関する提案を、軌道予測問題に取り組む研究者向けに設計されたオープンソースのツールボックスの形でまとめています。
必要な前処理手順と評価指標を明確に指定することは、開発の労力を軽減し、異なる研究間の結果の比較を容易にすることを目的としています。
ツールボックスは、https://github.com/westny/dronalize から入手できます。

要約(オリジナル)

The availability of high-quality datasets is crucial for the development of behavior prediction algorithms in autonomous vehicles. This paper highlights the need to standardize the use of certain datasets for motion forecasting research to simplify comparative analysis and proposes a set of tools and practices to achieve this. Drawing on extensive experience and a comprehensive review of current literature, we summarize our proposals for preprocessing, visualization, and evaluation in the form of an open-sourced toolbox designed for researchers working on trajectory prediction problems. The clear specification of necessary preprocessing steps and evaluation metrics is intended to alleviate development efforts and facilitate the comparison of results across different studies. The toolbox is available at: https://github.com/westny/dronalize.

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