arXiv上2021年12月3日上传的论文“Causal-based Time Series Domain Generalization for Vehicle Intention Prediction”，作者来自伯克利分校。
准确预测交通参与者的行为是自动驾驶车辆的基本能力。由于在动态变化的环境中导航，无论在何处以及遇到何种驾驶环境，都需要进行准确的预测。当自动驾驶车辆部署在现实世界中时，对未知域的泛化能力对预测模型至关重要。本文提出一种基于因果的时间序列域泛化（causal-based time series domain generalization，CTSDG）模型。构建一个车辆意图预测任务的结构化因果模型，学习用于域泛化de输入驾驶数据不变表征。进一步将递归潜变量 (latent variable) 模型集成到结构化因果模型中，更好地从时间序列输入数据中捕获时间潜在依赖性。
该文章被Neurips 2021的workshop on Distribution Shifts接收。
因果关系侧重于表示数据生成过程的结构知识，允许干预和更改，有助于理解和解决当前机器学习方法的一些局限性。事实上，结合或学习环境结构化知识的机器学习模型已被证明更有效，泛化效果更好。对于驾驶员来说，在不同域的交互方式也应该处理一些不变的结构化关系，因为这样可以快速调整驾驶技能以适应新的场景。因此，作者构建了一个用于车辆意图预测任务的结构化因果模型（SCM），以学习输入驾驶数据的不变表征，用于域泛化。
如图是CTSDG的框架图：其中观测量显示为阴影节点；潜量节点是透明的。有向黑边表示因果关系；虚线双向边表示相关性；空心虚线箭头表示包含关系。蓝线表示推理过程，绿线表示生成过程，红线表示递推过程。
域（D）包含地图属性的不同组合，如道路拓扑、速度限制和交通规则；事件（E）表示两个车辆交互事件相关的可观察变量，包括初始交互状态和交互长度等信息；驾驶员（O）表示每个驾驶员的驾驶偏好或驾驶风格相关的不可观察变量，例如攻击性级别和他/她是否遵守交通规则；因果特征（XC）表示驾驶员的个人行为O及其交互状态E中衍生出的高级时间相关因果特征，使用这些特征来标记意图；非因果特征（XNC）表示域相关特征，不仅包含域特定信息D，还包含事件E本身。例如交互事件信息，两辆车开始相互注意时或道路协商开始时，与道路几何和交通规则相关；输入数据（X）是包含序贯多变量数据的车辆交互轨迹，由因果特征XC和非因果XNC特征混合构成；潜变量（Z）表示从时间序列车辆交互数据中提取出与时间相关的潜表示；标签（Y）是车辆意图标签。
采用一个表征函数 q去映射输入空间到一个潜空间，一个假设函数 映射潜空间到XC（因果）。合在一起，得到期望的意图预测器f，而对应的预测损失写成
XC（因果）需要满足一个不变性条件，考虑到驾驶员意图的不可观测性，得到一个预测损失函数如下：
上面匹配函数需要优化，假设XC不同域的相同类输入之间距离是受限的，可定义一个对比表征学习损失函数，最小化不同域的同类输入距离，即
作者把Variational Recurrent Neural Networks (VRNN)集成入CTSDG 模型，这样目标函数变成
最后的总目标函数为
如下是CTSDG的伪代码算法：
实验比较结果如下：
其中基准方法包括
传统域泛化任务的方法7个
- ERM：Oracle Inequalities in Empirical Risk Minimization and Sparse Recover Problems，2011
- IRM：Invariant risk minimization， 2019
- CCSA：Unified deep supervised domain adaptation and generalization，2017
- Mixup：mixup: Beyond empirical risk minimization，2017
- DANN：Domain-adversarial training of neural networks. 2016
- C-DANN：Deep domain generalization via conditional invariant adversarial networks，2018
- VRADA：Variational recurrent adversarial deep domain adaptation，2017
行为预测任务的方法3个
- CVAE：Desire: Distant future prediction in dynamic scenes with interacting agents，2017
- GAN：Social gan Socially acceptable trajectories with generative adversarial networks，2018
- GNN：Neural relational inference for interacting systems，2018
如下表是其中实验定义的域信息：
具体图示如下：
本文虽然展示了提出的用于车辆意图预测任务的域泛化方法性能，但CTSDG方法也可以直接或间接地用于轨迹预测任务。最直接的方法是将轨迹预测问题作为一组不同轨迹的分类，能够a）确保状态空间的预期覆盖级别，b）消除动态不可行的轨迹，以及c）避免模式崩溃问题。此外，意图分类的准确性在回归任务中起着重要作用。与无条件的预测相比，目标/意图条件轨迹预测可以改进智体联合和单个智体的预测。条件预测也可用于规划任务。因此，拥有一个准确域泛化的意图/目标预测器是开发最优轨迹预测器和运动规划器的前提。
