Hierarchical Transformers for Motion Forecasting Based on Inverse Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
Understanding and forecasting the future states of surrounding agents is crucial for ensuring safe and human-like decision-making for autonomous vehicles, which plays a pivotal role in the future of intelligent transportation systems. While data-driven methodologies, including recent advancements such as transformers and graph neural networks, have made significant progress, managing multimodality, achieving scene conformability, and providing human-like decision-making in future steps of the autonomy stack remains challenging. Unlike existing data-driven motion forecasting approaches that do not explicitly consider human-like motion planning, this work proposes learning from human (expert) behavior based on Inverse Reinforcement Learning (IRL). We design a novel Hierarchical Transformer-based Motion Forecasting framework, called HTMF, that learns the multimodal future motion distribution using maximum entropy IRL and leverages transformer-based learned occupancy grid maps as a context-aware approximation to the true distribution, enabling the generation of realistic motions. To assess the performance of the proposed approach, we conduct comprehensive experiments on large-scale real-world datasets across diverse challenging scenarios such as highways and unsignalized intersections. The results demonstrate that HTMF outperforms other benchmark motion forecasting methods in terms of prediction errors and in generating more plausible and human-like trajectories.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».