Modular Framework for Uncertainty Prediction in Autonomous Vehicle Motion Forecasting within Complex Traffic Scenarios

要約

自律車両（AV）の軌跡予測における不確実性のキャプチャと検証を強化するために設計されたモジュラーモデリングフレームワークを提案します。
従来の決定論的な方法から逸脱して、私たちのアプローチでは、柔軟でエンドツーエンドの微分可能な確率的エンコーダデコーダーアーキテクチャを採用しています。
このモジュラー設計により、エンコーダーとデコーダーを独立してトレーニングできるようになり、システム全体を再訓練せずに多様なトラフィックシナリオにシームレスな適応を可能にします。
私たちの重要な貢献には、（1）動的予測のためのコンテキスト認識占有グリッドを生成する確率的ヒートマップ予測因子、（2）独立したコンポーネントトレーニングと柔軟な適応をサポートするモジュール式トレーニングアプローチ、および（3）不確実性メトリックを活用する構造化された検証スキーム
高リスク条件下で堅牢性を評価する。
フレームワークの利点を強調するために、エンドツーエンドのベースラインに対してそれをベンチマークし、より速い収束、安定性の向上、柔軟性を示します。
実験結果はこれらの利点を検証し、フレームワークの能力を示して、複雑なシナリオを効率的に処理しながら、信頼できる予測と堅牢な不確実性の表現を確保します。
このモジュラー設計は、実際の自律的な駆動アプリケーションの重要な実用性とスケーラビリティを提供します。

要約(オリジナル)

We propose a modular modeling framework designed to enhance the capture and validation of uncertainty in autonomous vehicle (AV) trajectory prediction. Departing from traditional deterministic methods, our approach employs a flexible, end-to-end differentiable probabilistic encoder-decoder architecture. This modular design allows the encoder and decoder to be trained independently, enabling seamless adaptation to diverse traffic scenarios without retraining the entire system. Our key contributions include: (1) a probabilistic heatmap predictor that generates context-aware occupancy grids for dynamic forecasting, (2) a modular training approach that supports independent component training and flexible adaptation, and (3) a structured validation scheme leveraging uncertainty metrics to evaluate robustness under high-risk conditions. To highlight the benefits of our framework, we benchmark it against an end-to-end baseline, demonstrating faster convergence, improved stability, and flexibility. Experimental results validate these advantages, showcasing the capacity of the framework to efficiently handle complex scenarios while ensuring reliable predictions and robust uncertainty representation. This modular design offers significant practical utility and scalability for real-world autonomous driving applications.

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