GSGFormer: Generative Social Graph Transformer for Multimodal Pedestrian Trajectory Prediction

📄 arXiv: 2312.04479v1 📥 PDF

作者: Zhongchang Luo, Marion Robin, Pavan Vasishta

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-12-07

💡 一句话要点

GSGFormer：用于多模态行人轨迹预测的生成式社交图Transformer

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 行人轨迹预测 生成模型 社交图网络 Transformer CVAE 多模态预测 异构图神经网络

📋 核心要点

  1. 行人轨迹预测对于自动驾驶汽车和社会感知机器人至关重要，但行人之间及其与环境的复杂交互使其极具挑战。
  2. GSGFormer利用异构图神经网络捕捉交互，Transformer提取时间特征，CVAE-Residual-GMM模块生成多样化行为模式。
  3. 实验表明，GSGFormer在多个数据集上超越了现有方法，即使在数据量有限的情况下也表现出色。

📝 摘要（中文）

本文提出GSGFormer，一种创新的生成模型，通过考虑行人之间、行人与环境以及与其他弱势道路使用者之间的复杂交互，来预测行人轨迹，并提供大量潜在的行为模式。该模型结合了异构图神经网络来捕获行人、语义地图和潜在目的地之间的交互。Transformer模块提取时间特征，而新颖的CVAE-Residual-GMM模块促进了多样化行为模式的生成。通过在多个公共数据集上的评估，GSGFormer不仅在拥有充足数据的情况下优于领先方法，而且在数据有限的情况下也保持了竞争力。

🔬 方法详解

问题定义：行人轨迹预测旨在预测行人在未来一段时间内的运动轨迹。现有方法难以充分建模行人之间、行人与环境以及与其他道路使用者之间的复杂交互关系，并且在生成多样化的合理轨迹方面存在不足。

核心思路：GSGFormer的核心思路是利用异构图神经网络来显式地建模行人、语义地图和潜在目的地之间的交互关系，并结合Transformer模块提取时间特征。此外，通过CVAE-Residual-GMM模块，模型能够生成更多样化且合理的行人轨迹。这种设计旨在更全面地理解场景，并预测更符合实际情况的行人行为。

技术框架：GSGFormer的整体框架包括以下几个主要模块：1) 异构图神经网络：用于建模行人、语义地图和目的地之间的交互；2) Transformer模块：用于提取轨迹的时间特征；3) CVAE-Residual-GMM模块：用于生成多样化的轨迹预测。模型首先使用异构图神经网络编码场景信息，然后使用Transformer提取时间特征，最后通过CVAE-Residual-GMM模块生成多个可能的未来轨迹。

关键创新：GSGFormer的关键创新在于CVAE-Residual-GMM模块的设计。传统的CVAE方法可能无法充分捕捉轨迹的多模态特性，而Residual-GMM模块通过学习残差分布，能够更好地拟合复杂的多模态轨迹分布。此外，异构图神经网络的使用能够更全面地建模场景中的各种交互关系，从而提升预测的准确性和合理性。

关键设计：在异构图神经网络中，使用了不同的节点类型来表示行人、语义地图和目的地，并设计了相应的边类型来表示它们之间的关系。CVAE-Residual-GMM模块中，GMM的参数（均值、方差、混合系数）由CVAE的解码器输出，并通过Residual连接来学习残差分布。损失函数包括轨迹预测损失、CVAE的KL散度损失以及GMM的负对数似然损失。

📊 实验亮点

GSGFormer在多个公开数据集上进行了评估，实验结果表明，该模型在轨迹预测精度和多样性方面均优于现有方法。尤其是在数据量有限的情况下，GSGFormer仍然能够保持竞争力，这表明该模型具有较强的泛化能力。具体性能数据在论文中有详细展示，相较于基线方法有显著提升。

🎯 应用场景

GSGFormer在自动驾驶、机器人导航、智能监控等领域具有广泛的应用前景。准确的行人轨迹预测能够帮助自动驾驶系统更好地理解周围环境，从而做出更安全、更合理的决策。在机器人导航领域，该模型可以帮助机器人更好地避开行人，实现更流畅的移动。在智能监控领域，该模型可以用于预测人群的移动趋势，从而提前预警潜在的安全风险。

📄 摘要（原文）

Pedestrian trajectory prediction, vital for selfdriving cars and socially-aware robots, is complicated due to intricate interactions between pedestrians, their environment, and other Vulnerable Road Users. This paper presents GSGFormer, an innovative generative model adept at predicting pedestrian trajectories by considering these complex interactions and offering a plethora of potential modal behaviors. We incorporate a heterogeneous graph neural network to capture interactions between pedestrians, semantic maps, and potential destinations. The Transformer module extracts temporal features, while our novel CVAE-Residual-GMM module promotes diverse behavioral modality generation. Through evaluations on multiple public datasets, GSGFormer not only outperforms leading methods with ample data but also remains competitive when data is limited.