EqMotion : Prédiction équivariante du mouvement multi-agents avec une raisonnement invariant des interactions

Apprendre à prédire les mouvements des agents grâce au raisonnement relationnel est essentiel pour de nombreuses applications. Dans les tâches de prédiction du mouvement, le maintien de l’équivalence du mouvement sous les transformations géométriques euclidiennes ainsi que l’invariance des interactions entre agents constituent un principe fondamental et critique. Toutefois, ces propriétés d’équivalence et d’invariance sont généralement ignorées par la plupart des méthodes existantes. Pour combler cet écart, nous proposons EqMotion, un modèle efficace de prédiction du mouvement équivalent, intégrant un raisonnement invariant des interactions. Pour garantir l’équivalence du mouvement, nous introduisons un module d’apprentissage de caractéristiques géométriques équivalentes, conçu spécifiquement pour extraire des caractéristiques transformables selon les transformations euclidiennes via des opérations équivalentes dédiées. Pour modéliser les interactions entre agents, nous proposons un module de raisonnement invariant des interactions, permettant une modélisation plus stable des interactions. Afin de promouvoir davantage des caractéristiques de mouvement plus complètes, nous introduisons également un module d’apprentissage de caractéristiques invariantes de motifs, qui coopère avec les caractéristiques géométriques équivalentes pour renforcer l’expressivité du réseau. Nous avons mené des expériences sur le modèle proposé dans quatre scénarios distincts : dynamique de particules, dynamique de molécules, prédiction du mouvement des squelettes humains et prédiction des trajectoires de piétons. Les résultats expérimentaux démontrent que notre méthode est non seulement généralement applicable, mais aussi qu’elle atteint des performances de prédiction de pointe sur les quatre tâches, avec des améliorations respectives de 24,0 %, 30,1 %, 8,6 % et 9,2 %. Le code est disponible à l’adresse suivante : https://github.com/MediaBrain-SJTU/EqMotion.