条件付き軌道予測についての議論（Conditional Trajectory Prediction）

要旨: 人間の行動は相互依存の性質を持っており、そのため人間とロボットのインタラクティブシステムは、複雑な社会的相互作用をモデル化することで周囲のエージェントの軌道を予測し、衝突を回避し、安全な経路計画を実行する必要がある。軌道予測の手法は数多く存在するが、その多くは自エージェントの自己運動を組み込まず、静的な情報に基づく相互作用のみをモデル化している。私たちは、軌道選択における人間の心の理論に着想を得て、条件付き軌道予測のための「時間をまたぐ意図インタラクティブ手法（Cross time domain intention-interactive method）」であるCiT（CiT）を提案する。提案するCiTは、時間を通じた行動意図の共同分析を行い、異なる時間領域間での情報の補完性と統合を実現する。自分の時間領域における意図は、他の時間領域からの社会的相互作用情報によって修正され、より正確な意図表現を得られる。さらにCiTは、ロボットの運動計画および制御モジュールと密に統合されるよう設計され、自エージェントの潜在的な運動に基づいて、周囲のすべてのエージェントに対する一連の選択可能な軌道予測結果を生成できる。大規模な実験により、提案するCiTが既存手法を大幅に上回り、ベンチマークにおいて最先端の性能を達成することが示されている。