DSiGAT는 자율주행·ADAS의 안전한 경로 계획을 위해 국소 교통 장면 내 모든 관련 차량의 차선 변경 의도와 미래 궤적을 동시에 예측하는 동적 장면 그래프 어텐션 프레임워크다. 차량을 노드로, 공간·운동학적 관계를 명시적 엣지 특징으로 인코딩한 시변 상호작용 그래프 위에서 시간적 그래프 어텐션 메시지 전달로 기동 전 신호를 포착하고, 의도 유도 디코더가 예측된 기동과 미래 움직임을 연결하며 장면 수준 일관성 목적함수로 다중 차량 미래의 정합성을 높인다. NGSIM I-80·US-101에서 의도 예측 정확도 각각 90.12%·90.97%를 기록했고, 최강 베이스라인 대비 궤적 RMSE를 최대 52.94% 줄였다. 에이전트 간 충돌률과 결합 변위 오차도 낮아, 단일 차량 중심 예측을 넘어 장면 전체의 정합적 예측이 가능함을 보였다.
- •차량을 노드, 공간·운동학 관계를 명시적 엣지로 인코딩한 시변 상호작용 그래프에서 장면 내 전 차량의 의도·궤적 동시 예측
- •NGSIM I-80·US-101에서 차선 변경 의도 예측 정확도 90.12%·90.97% 달성
- •최강 베이스라인 대비 궤적 RMSE 최대 52.94% 감소(highD 포함 3개 데이터셋 검증)
- •장면 수준 일관성 목적함수로 에이전트 간 충돌률과 결합 변위 오차 감소
A Dynamic Scene Interaction Reasoning Framework for Scene-level Lane-Change Intention and Trajectory Prediction of Multiple Interacting Vehicles
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arXiv:2607.09740v1 Announce Type: new Abstract: Safe motion planning in advanced driver-assistance systems and autonomous vehicles requires an accurate understanding of how the surrounding traffic scene is likely to evolve. However, many existing lane-change prediction methods remain centered on a single target vehicle, while multi-agent forecasting approaches often describe scene evolution only through future positions and provide limited explicit information about the maneuver associated with
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