4.2 M2I:从边缘预测走向交互预测

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上一节我们介绍了边缘预测, 条件预测和联合预测的概念, 以及scene transformer和QCNeXt的一些联合预测的尝试. 但是他们其实都没有很好的考虑预测轨迹的交互性, 本节我们将介绍交互预测的里程碑论文M2I: From Factored Marginal Trajectory Prediction to Interactive Prediction.
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4.2.1 Relation Predictor 交互关系预测模型

上一节已经介绍过, 边缘预测的局限性主要有:
  • 不考虑agent之间的交互
  • 不同agent之间的预测轨迹不自洽(相互碰撞)
以上图为例, 边缘预测中不考虑车辆之间的交互关系, 那么他们的预测结果是相互独立的, 可以写成:
M2I从交互关系着手: 将车辆分为主导者(蓝车)和被动者(红车). 这种情况下, 两车存在先后决策关系, 即蓝车右转入弯时不会考虑红车; 但是红车需要考虑蓝车的动作, 再执行跟随动作入弯. 也就是基于主导者的预测结果, 计算被动者的预测结果:
M2I将两车关系建立为一个分类模型, 类型为: . 分别对应着主导者, 被动者 和 无交互关系.
但是GT数据中是没有这些标签的, 我们需要设计规则来给GT打上标签, 是两个车辆的轨迹, 首先我们计算如下值:
  • 两车GT轨迹最接近对方轨迹的点, 定义为各自的交互点
  • 代表两交互点点之间的欧式距离
  • 车1到达交互点的时间
  • 车2到达交互点的时间
接着M2I设计了如下规则, 来判定GT数据中谁是主导者和被动者, 并打上标签作为真值:
  • 当>阈值时: 判定两车没有交互关系, 两车都判定为主导者;
  • 当<阈值时:
    • 当时: 即车1先到交互点, 判定车1, 车2
    • 当时: 即车2先到交互点, 判定车2, 车1;
然后通过一个MLP输出分类概率, 并计算交叉熵损失.
Relation Predictor是一个较简单的分类网络, 可以在M2I模型之前单独训练, 这样模型整体收敛较快.

4.2.2 条件预测

Relation Predictor输出交互关系以后, M2I根据他们的标签分别进行预测.
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如图, M2I对主导者进行边缘预测, 因为主导者不需要考虑其他车辆的预测信息. 有了主导者的预测信息之后, 将其输入给条件预测器, 输出被动者的条件预测轨迹.
不管是边缘预测还是条件预测, 都是考虑个模态.
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主导者的边缘预测输出了个模态轨迹, 条件预测器会为每个模态轨迹输出个被动者轨迹. 一共有条轨迹.

4.2.3 结果和分析

论文中展示了一些仿真结果, 可以明显的看到在这些主从交互场景中, 交互预测的结果明显优于边缘预测. 交互预测结果更加真实可信.
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但是M2I对交互问题考虑的比较简单, 对于主从交互场景效果很好, 但是有一些明显的不足:
  • 主要考虑了两车之间的交互预测, 但是多车之间可能存在更复杂混乱的交互关系
  • 两车之间的交互并不一定只有主从交互, 也存在关系对等的交互: 比如两车到达交互点的时间接近, 存在更为复杂的博弈关系时, 就很难用主从交互来建模

参考链接

  • M2I: From Factored Marginal Trajectory Prediction to Interactive Prediction
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