Toward Unified Practices in Trajectory Prediction Research on Bird’s-Eye-View Datasets

要約

高品質のデータセットの可用性は、自律車両の動作予測アルゴリズムの開発に不可欠です。
このペーパーでは、比較分析を簡素化するためのモーション予測研究のために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に一連のツールとプラクティスを提案します。
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、軌道予測の問題に取り組んでいる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、前処理、視覚化、および評価に関する提案をまとめたものです。
必要な前処理手順と評価メトリックの明確な仕様は、開発の取り組みを緩和し、さまざまな研究にわたる結果の比較を促進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で入手できます。

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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