張雪翔 吳訓(xùn)成 史訓(xùn)昂 侍俊

摘? 要： 為了在復(fù)雜的城市交通環(huán)境中安全且舒適的導(dǎo)航，自動駕駛汽車必須對周圍交通代理（車輛，自行車，行人等）的未來軌跡做出負(fù)責(zé)任的預(yù)測。為此，我們提出了一種基于分層時空圖結(jié)構(gòu)的異構(gòu)交通代理軌跡預(yù)測模型LSTGHP，模型由以下三部分組成：（1）分層時空圖模塊;（2）Ego-agent Motion模塊;（3）軌跡預(yù)測模塊，其可以學(xué)習(xí)到場景中具有不同語義類別的交通代理未來軌跡的多模態(tài)分布。為了評估模型的性能，我們在由一個時變、高動態(tài)的城市交叉路口環(huán)境下收集異構(gòu)交通代理的軌跡數(shù)據(jù)集，其中車輛，自行車和行人在場景中彼此交互運動。實驗結(jié)論表明，我們的模型可以提高代理在近距離交互時的預(yù)測準(zhǔn)確性。通過模型在新數(shù)據(jù)集上的性能評估，與先前的預(yù)測方法相比，模型在異構(gòu)交通代理軌跡預(yù)測中具有較低的預(yù)測誤差。

關(guān)鍵詞： 交叉路口;分層時空圖;LSTGHP;異構(gòu)交通代理;軌跡預(yù)測

中圖分類號： TP391.41? ? 文獻標(biāo)識碼： A? ? DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.09.010

本文著錄格式：張雪翔，吳訓(xùn)成，史訓(xùn)昂，等. LSTGHP：基于分層時空圖的異構(gòu)代理軌跡分布預(yù)測[J]. 軟件，2020，41（09）：3642

【Abstract】： In order to navigate safely and comfortably in a complex urban traffic environment， autonomous vehicles must make responsible predictions about the future trajectories of surrounding traffic agents （vehicles， bicycles， pedestrians， etc.）. To this end， we propose a heterogeneous traffic agent trajectory prediction model LSTGHP based on a layered spatiotemporal graph structure. The model consists of the following three parts： （1） Layered Spatio-Temporal Graph module; （2） Ego-agent Motion module; （3） Trajectory Prediction module， which can learn the multimodal distribution of the future trajectories of traffic agents with different semantic categories in the scene. To evaluate the performance of the model， we collected trajectory data sets of heterogeneous traffic agents in a time-varying， highly dynamic urban intersection environment in which vehicles， bicycles， and pedestrians interacted with each other in the scene. The experimental results show that our model can improve the prediction accuracy of agents in close interaction. Through the performance evaluation of the model on the new data set， compared with the previous prediction methods， the model has a lower prediction error in the trajectory prediction of heterogeneous traffic agents.

【Key words】： Intersection; Layered spatio-temporal graph; LSTGHP; Heterogeneous transportation agents; Trajectory prediction

0? 引言

自動駕駛作為人機交互的典型場景之一，其任務(wù)是使車輛在感知周圍環(huán)境的同時，預(yù)測相鄰交通代理的行為意圖，從而實現(xiàn)自我車輛的路徑規(guī)劃和運動決策。目前，挑戰(zhàn)主要是出現(xiàn)在人口稠密、交通流量大、車道結(jié)構(gòu)復(fù)雜的城市交叉路口環(huán)境中，其交通是由不同形狀、動力學(xué)、行為和類型的交通代理組成，包括汽車、自行車、行人等。已有大量研究致力于預(yù)測城市交叉路口交通參與者的未來狀態(tài)。一些研究采用LSTM網(wǎng)絡(luò)對交通代理運動的時序關(guān)系進行建模，根據(jù)其自身的歷史和當(dāng)前狀態(tài)來預(yù)測未來軌跡的分布[1-4]，局限性在于只能預(yù)測單一類型的交通代理（例如，汽車、行人或自行車），無法學(xué)習(xí)到復(fù)雜環(huán)境中異構(gòu)交通代理之間的交互關(guān)系。而Lambert等人的結(jié)果和分析表明在環(huán)境對車輛未來移動軌跡的約束中，車道結(jié)構(gòu)的約束可能占主導(dǎo)地位[5-6]。目前，大多數(shù)研究方法僅僅是把道路結(jié)構(gòu)信息看作是歐幾里得數(shù)據(jù)[7]，無法捕獲其對于代理未來運動軌跡的實質(zhì)影響，特別是在道路結(jié)構(gòu)復(fù)雜的交叉路口環(huán)境中。

針對于當(dāng)前代理軌跡預(yù)測模型普遍存在的問題，我們在本文中提出的LSTGHP異構(gòu)代理軌跡預(yù)測模型主要由以下三部分組成：（1）分層時空圖模塊：利用時空圖分別學(xué)習(xí)代理與動靜態(tài)環(huán)境之間的時空交互關(guān)系，更新異構(gòu)代理的隱藏狀態(tài)表示;（2）自我代理運動模塊：考慮到周圍代理對自我代理運動的響應(yīng)，編碼自我代理的未來行為來提高代理近距離交互時的預(yù)測精度;（3）軌跡預(yù)測模塊：我們將軌跡預(yù)測問題轉(zhuǎn)化為重構(gòu)問題，通過最小化模型的重構(gòu)損失和散度損失來訓(xùn)練模型。在代理未來軌跡重構(gòu)上，我們通過對潛在變量的次采樣來生成代理多個未來軌跡。最后，我們利用聯(lián)合概率密度函數(shù)對生成的軌跡進行排序來求出異構(gòu)代理最可能的未來軌跡。

1? 方法

1.1? 問題定義

為了在高度動態(tài)的場景中生成異構(gòu)代理合理的軌跡分布，我們假設(shè)場景中時變代理數(shù)量，其交互代理的集合表示為。每一個代理都有一個語義類別（車輛、自行車、或行人），在時刻上的代理狀態(tài)表示為，其中則表示代理在時間步長上的歷史軌跡位置?？紤]到異構(gòu)代理在交叉路口附近的未來運動會受到道路環(huán)境的約束，我們假定在固定時間步長內(nèi)，單個代理周圍的靜態(tài)環(huán)境由條車道和一條人行橫道組成。

與其它先前的工作不同，為了進一步提高代理在近距離交互時的預(yù)測精度，我們充分考慮了異構(gòu)代理對自我代理未來計劃運動的響應(yīng)。因此，我們假設(shè)自我代理在時間步長內(nèi)的運動計劃為，其可以從自我代理先前的運動規(guī)劃或當(dāng)前運動假設(shè)獲得。

在訓(xùn)練期間，我們采用CVAE生成模型將軌跡預(yù)測問題轉(zhuǎn)化為生成重構(gòu)問題，在未來真實軌跡已知的前提下，通過比較代理的預(yù)測軌跡和的重構(gòu)損失、KL-divergence loss損失來訓(xùn)練我們提出的模型，從而能從采樣的條生成軌跡中選出最可能的代理軌跡? 。

1.2? LSTGHP

為了解決現(xiàn)有方法的局限性，充分考慮多異構(gòu)代理與動靜態(tài)環(huán)境之間的時空交互演化。在較高的層次上，我們根據(jù)交叉路口場景的交互拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)創(chuàng)建代理-道路交互時空圖、代理-代理交互時空圖，并結(jié)合深度生成模型CVAE來預(yù)測異構(gòu)代理的節(jié)點屬性演化。我們的模型LSTGHP如圖1所示，其主要由三部分組成：（1）分層時空圖模塊;（2）自我代理運動模塊;（3）軌跡預(yù)測模塊。

1.2.1? 分層時空圖模塊

（1）靜態(tài)交互層

靜態(tài)交互圖建立。為了顯式的描述單一異構(gòu)代理與車道、人行橫道的成對交互關(guān)系，我們建立了一個靜態(tài)交互圖：，其中交互圖節(jié)點的集合是，時間邊的集合是，空間邊的集合是。

其中包含兩種類型的結(jié)點：給定時間內(nèi)，代表任一異構(gòu)代理結(jié)點類型，則代表被預(yù)測代理周圍的車道數(shù)，節(jié)點和節(jié)點之間的成對關(guān)系組成了靜態(tài)交互圖的空間邊。圖的時間邊則是由代理的狀態(tài)演變和代理-道路關(guān)系隨時間的變化組成。簡而言之，它可以被看作是任一代理的運動歷史，以及它與周圍道路的時空變化關(guān)系而形成的靜態(tài)交互時空圖，如圖2所示。

道路-代理關(guān)系演化。異構(gòu)代理的運動除了受到自身固有結(jié)構(gòu)和動力學(xué)約束以外，更多的是由代理的運動意圖所決定的，比如在交叉路口處，行人和自行車

過馬路時大多會把注意力放在人行橫道上，而車輛則會遵循一個或幾個車道來避免與周圍代理發(fā)生碰撞。因此，我們通過LSTM網(wǎng)絡(luò)去捕獲不同語義類型的代理與其周圍道路的變化關(guān)系來推斷異構(gòu)代理的運動意圖。

首先，我們將代理在時間上的新位置投影到每一個車道上以獲得投影點的狀態(tài)表示。然后，我們利用MLP去嵌入代理位置與其對應(yīng)多投影點之間的差值向量：（2）。最后，如公式（3）所示，此嵌入向量與先前隱藏狀態(tài)通過LSTM模塊更新時間邊上代理-道路成對關(guān)系的隱藏狀態(tài)，從而學(xué)習(xí)代理與第個車道的時間演化關(guān)系。

道路-代理關(guān)系聚合。為了聚合代理與其周圍車道、人行橫道的演化關(guān)系，并將其作為代理結(jié)點的特征之一來預(yù)測代理的狀態(tài)演化。對于每一條車道和人行橫道，我們使用MLP網(wǎng)絡(luò)對其相對于異構(gòu)代理的當(dāng)前位置、未來的形態(tài)進行了編碼，如公式（4）和（5）所示，公式（6）則使用concat操作連接編碼向量和隱藏狀態(tài)來編碼每條車道和人行橫道對異構(gòu)代理的影響：

為了有效匯總道路與異構(gòu)代理之間的關(guān)系編碼，考慮到場景中的車道數(shù)是可變的，并且車道或人行橫道在異構(gòu)代理的未來運動中扮演的角色是不同的。在這里我們假設(shè)代理類型代表行人，代表車輛，代表自行車，在匯總行人、自行車代理的道路編碼時，我們選擇最接近代理的單車道編碼;而在匯總車輛代理的道路編碼時，我們考慮到駕駛員對每條車道或人行橫道的關(guān)注不同，根據(jù)和來計算每條車道或人行橫道的注意力得分并加權(quán)求和，道路匯總編碼如下所示：

（2）動態(tài)交互層

動態(tài)交互圖建立。對于代理軌跡預(yù)測問題，除了考慮代理與靜態(tài)環(huán)境之間的交互外，我們還需要去描述在觀察序列內(nèi)代理與代理之間的交互關(guān)系。為此，我們建立一個有向動態(tài)交互圖： ，交互圖的節(jié)點集合表示場景中的異構(gòu)代理數(shù)量，時間邊表示代理在時間序列上的狀態(tài)演變，空間邊則表示異構(gòu)代理間的空間交互，如圖所示，其中在具有相同語義類型的節(jié)點和邊緣之間共享參數(shù)，這使得模型可以容納其他節(jié)點代理而無需增加參數(shù)大小，只需為每種類型的節(jié)點和邊緣學(xué)習(xí)一組參數(shù)即可。

代理-代理關(guān)系演化。為了形象的描述周圍節(jié)點代理對被預(yù)測節(jié)點代理的影響，我們利用邊緣LSTM去學(xué)習(xí)動態(tài)交互圖時間邊和空間邊的狀態(tài)表示。每一個邊緣LSTM都是以在時刻相連接的兩個節(jié)點代理的特征差值作為輸入，對于空間邊，表示為在時間步長上一組節(jié)點的空間距離;對于時間邊，特征差值則表示為單一節(jié)點在相鄰時間上的相對距離變化，我們利用MLP嵌入邊緣輸入，其節(jié)點空間邊的隱藏狀態(tài)如下所示：

代理-代理關(guān)系聚合。為了減少模型的計算開銷，在這里我們用兩個節(jié)點間的距離來判斷節(jié)點之間是否會產(chǎn)生影響，從而確定被預(yù)測代理周圍的相鄰結(jié)點數(shù)量（）。然后，我們利用注意力模塊來匯總所有相鄰結(jié)點的輸入，此模塊將所有相鄰節(jié)點的時間邊緣隱藏狀態(tài)和空間邊緣隱藏狀態(tài)作為輸入，并對異構(gòu)代理類型使用相同的權(quán)重和來使輸入線性轉(zhuǎn)化為長度為的向量。最后，通過計算被轉(zhuǎn)換的和之間的Scaled dot product attention得到加權(quán)后的所有相鄰節(jié)點代理的空間邊緣狀態(tài)：

異構(gòu)代理狀態(tài)表示。在異構(gòu)節(jié)點的隱藏狀態(tài)表示上，我們合并了道路匯總編碼、異構(gòu)代理在當(dāng)前時間步長上的節(jié)點編碼向量、相鄰節(jié)點時間邊和空間邊的聯(lián)合狀態(tài)編碼向量，并將此傳遞給權(quán)重為的LSTM單元。其異構(gòu)代理的隱藏狀態(tài)為：

1.2.2? 自我代理運動模塊

為了模擬當(dāng)自我代理采取不同的未來行為時，周圍代理可能會做出的運動響應(yīng)，從而提高在近距離交互時代理軌跡的預(yù)測精度?？紤]到bi-directional LSTM在序列匯總?cè)蝿?wù)上的優(yōu)異表現(xiàn)，我們使用一個具有256個隱藏單元的bi-directional LSTM模塊去編碼自我代理在時刻的運動計劃。最后，我們通過合并編碼所得的隱藏狀態(tài)和異構(gòu)代理的隱藏狀態(tài)來生成單個節(jié)點的表示向量。

1.2.3? 軌跡預(yù)測模塊

在模型的訓(xùn)練期間，我們同樣使用具有512個隱藏單元的bi-directional LSTM模塊來對節(jié)點未來的真實軌跡進行編碼，其表示向量為。之后，我們分別將和送入帶有ReLU激活函數(shù)的全連接層（FC）進行特征融合，其輸出被分別定義為和。為了學(xué)習(xí)潛在變量的分布，我們將代理歷史軌跡的特征表示和代理未來真實軌跡的特征表示進行合并，并將其作為全連接層的輸入特征去學(xué)習(xí)變量的均值和方差分布。最后，我們合并和被采樣的潛在變量，并將其送入解碼器來重構(gòu)代理的預(yù)測軌跡。模型中的解碼器是由一個全連接層和一個256維的LSTM序列預(yù)測模塊組成。

1.3? 模型訓(xùn)練和軌跡排序

模型訓(xùn)練。我們利用CVAE模型僅僅通過一個輸入變量即可生成多個輸出變量的機制，將異構(gòu)代理的歷史軌跡和未來真實軌跡編碼為訓(xùn)練中的一組潛在變量，并且通過對潛在變量的采樣來重構(gòu)異構(gòu)代理的未來軌跡：

等式（12）表示軌跡的重構(gòu)過程，其目標(biāo)就是通過最小化軌跡重構(gòu)損失和 散度損失來最大化條件概率，從而使得代理的重構(gòu)軌跡盡可能接近真實值和潛在變量符合高斯分布，變量參數(shù)化表示為（服從高斯分布）。

考慮到異構(gòu)代理軌跡分布的多模態(tài)，我們對潛在變量進行次采樣來生成異構(gòu)代理的條未來軌跡，具體公式如下：

軌跡排序。為了在條重構(gòu)軌跡中找出最可能的軌跡，我們利用二元高斯分布對代理預(yù)測的多軌跡進行排序。首先，我們把預(yù)測代理的未來狀態(tài)定義為，其預(yù)測的位置被用來擬合一個二元高斯分布。最后，我們用聯(lián)合概率密度函數(shù)對代理生成的軌跡進行排序來求：

2? 實驗

2.1? 數(shù)據(jù)集

我們提出了一個新的異構(gòu)代理軌跡數(shù)據(jù)集IVBP，其目的是為了研究城市交叉路口附近異構(gòu)代理軌跡的預(yù)測、自主規(guī)劃和仿真任務(wù)。IVBP數(shù)據(jù)集的采集方式主要是通過多種傳感器，包括前置攝像頭、雷達、GPS，采樣周期是0.1秒，并通過深度學(xué)習(xí)的檢測和跟蹤算法提取多代理的軌跡、類別信息和其周圍的車道信息?？傮w而言，IVBP數(shù)據(jù)集每幀大約包含19輛車輛、4輛自行車、6名行人等，其每幀的分辨率為1920×1080，每幀中的注釋均是以米為單位的代理空間坐標(biāo)、代理和道路的ID、類別組成。下面我們會在表一中將我們提出的數(shù)據(jù)集與現(xiàn)有的混合交通場景數(shù)據(jù)集進行對比。

2.2? 實施細(xì)節(jié)

對于分層時空圖模塊中的LSTM單元，在靜態(tài)交互層中，我們選擇64維隱藏單元的LSTM模塊來表示

代理與道路的成對交互關(guān)系;在動態(tài)交互層中，當(dāng)兩個代理節(jié)點的距離小于25英尺時，我們則考慮代理間的交互并利用16維隱藏單元的LSTM模塊來表示代理與代理之間的成對交互關(guān)系。最后，對于被預(yù)測代理自身隱藏狀態(tài)的描述，則使用256維的LSTM模塊來聚合動靜態(tài)環(huán)境對其的影響。對于模型的訓(xùn)練和測試，我們的方法是使用代理3秒內(nèi)的歷史軌跡來采樣預(yù)測其未來5秒空間坐標(biāo)的可能分布，其潛在變量的維度是16。我們模型的主要架構(gòu)是基于Tensorflow深度學(xué)習(xí)框架，其是在單個Nvidia Titan-V GPU上進行訓(xùn)練。我們使用初始學(xué)習(xí)率為0.001的Adam優(yōu)化器對模型進行優(yōu)化，其主要是通過每隔3個批次乘以0.1來降低學(xué)習(xí)率直到模型損失收斂。

3? 結(jié)果分析

本論文將現(xiàn)有的軌跡預(yù)測模型RNN-ED（ED）、Social-GAN[8]（SGAN）、SS-LSTM[9]（SSL）、TraPHic[10]（TP）和本文提出的模型LSTGHP及其變體進行定量和定性分析，其模型變體如下所示：

（1）LSTGHP-NoSI：我們方法的一種沒有靜態(tài)交互層的版本，其不考慮道路結(jié)構(gòu)環(huán)境對于交通代理的運動約束。

（2）LSTGHP-NoEM：我們方法的一種沒有自我代理運動模塊的版本。在本方法中，我們雖然考慮了靜態(tài)場景對代理未來運動的影響，但是在代理近距離交互時，沒有考慮其他代理對自我代理未來計劃運動的響應(yīng)。

（3）LSTGHP：作為我們主要的方法，其不僅考慮了交通異構(gòu)代理的動態(tài)和靜態(tài)交互，而且編碼自我代理的未來運動計劃來描述其在未來預(yù)測上的影響。

3.1? 定量分析

在圖4-5中我們對比了所有現(xiàn)有方法和我們提出的算法在不同混合交通數(shù)據(jù)集上的性能。我們分別計算了不同預(yù)測方法針對于異構(gòu)交通代理的平均位移誤差（ADE）和最終位移誤差（FDE），其誤差是以米為單位來度量的。相比于ApolloScape數(shù)據(jù)集，我們的IVBP數(shù)據(jù)集有較高的稠密性，在其上訓(xùn)練的預(yù)測模型，都具有較低的預(yù)測誤差。相比于確定性的軌跡預(yù)測模型，我們的基線模型LSTGHP的性能優(yōu)于所有預(yù)測單一軌跡的方法，其預(yù)測準(zhǔn)確率提高了將近40%。這意味著我們的模型有效的學(xué)習(xí)到了異構(gòu)交通代理未來的運動模式，其更適用于異構(gòu)的交通條件。

而針對于代理軌跡生成的分布預(yù)測，我們的基線模型和其兩種變體在每個數(shù)據(jù)集上都普遍優(yōu)于Social-GAN模型，其中LSTGHP-NoSI與Social-GAN模型有較為接近的預(yù)測誤差，并且我們的基線方法的誤差分布（如圖4-5中的黃色方框圖所示）通常也較低且更集中。同時，我們對于每一個軌跡分布預(yù)測模型都采集了200多條預(yù)測軌跡，我們發(fā)現(xiàn)我們的基線模型表現(xiàn)得更好，其代理軌跡的輸出緊緊圍繞未來軌跡的真實值，如圖6所示。

3.2? 定性分析

我們基于現(xiàn)有的RNN-ED（ED）、Social-GAN（SGAN）、SS-LSTM（SSL）、TraPHic（TP）和提出的LSTGHP預(yù)測方法，對異構(gòu)交通代理未來的2D行駛軌跡進行了預(yù)測，其預(yù)測結(jié)果如圖7所示。從定性分析結(jié)果中，我們發(fā)現(xiàn)我們的模型對城市中異構(gòu)交通代理未來軌跡的預(yù)測是有效的，相比于其他方法，其預(yù)測出的代理軌跡是最接近真實值的，特別是在交叉路口處，由于代理的轉(zhuǎn)彎，有許多軌跡曲線是高曲率的，但我們的模型依舊能夠計算出代理精確的未來軌跡，而且如果我們有一個較長時間的歷史軌跡，預(yù)測精度會進一步提高。我們也發(fā)現(xiàn)盡管我們的方法能夠正確地預(yù)測代理的軌跡，但是隨著時間的推移，預(yù)測的彈道會發(fā)生很大的變化，其間接證明了我們模型的有效性。由于在長期預(yù)測中代理未來運動的不確定性越來越大，因此預(yù)測多個可能軌跡的能力在本論文中具有十分重要的意義。

4? 總結(jié)

在這篇論文中，我們提出了LSTGHP預(yù)測模型對城市中復(fù)雜異構(gòu)交通代理的未來軌跡進行了預(yù)測。我們在模型中使用動靜態(tài)交互層分別捕獲了交通代理與道路結(jié)構(gòu)、交通代理之間的時空交互關(guān)系，并將其編碼之后使用LSTM模塊進行了傳遞。為了進一步分析代理在近距離交互時所受的影響，我們編碼自我代理未來的運動行為并與被預(yù)測代理的隱藏狀態(tài)進行聯(lián)合預(yù)測，從而有效的提高了代理在近距離交互時的預(yù)測精度。從實驗中可知，我們的方法在新收集的混合交通數(shù)據(jù)集IVBP上的軌跡預(yù)測精度方面優(yōu)于以往的最新方法，并且我們的算法是實時的。

我們的方法也有一些局限性。對于代理-代理和代理-道路之間交互的考慮，我們的算法使用的是兩兩交互的方式，其會極大地增加計算的消耗，我們今后會探索全局交互的方式來進一步增加算法的實時性。在未來，我們也會考慮更多的約束條件，如異構(gòu)代理的運動學(xué)約束、交通信號和交通規(guī)則，從而進一步提高預(yù)測的精度。此外，我們也希望在更加密集的混合交通場景中評估模型的性能。

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