抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ロボットシステムにおける安全と積極的計画は一般に環境の正確な予測を必要とする。環境予測に関する事前作業は,占有グリッドのような鳥のアイビュー環境表現にビデオフレーム予測技術を適用した。以前に使用されたConvLSTMベースフレームワークは,移動物体の著しいぼけと消失をもたらし,従って,安全クリティカルアプリケーションにおける利用へのそれらの適用性を妨げる。本研究では,ConvLSTMに対する2つの拡張を提案し,これらの問題に対処した。時空間占有予測のために,時間的注意Augmented ConvLSTM(TAAConvLSTM)と自己拡張Augmented ConvLSTM(SAAConvLSTM)フレームワークを提示し,実世界KITTIとWaymoデータセットのベースラインアーキテクチャに対する性能改善を実証した。【JST・京大機械翻訳】