May, 2017
面向城市自主驾驶的动态占据栅格预测:一种基于深度学习的全自动标注方法
Dynamic Occupancy Grid Prediction for Urban Autonomous Driving: A Deep Learning Approach with Fully Automatic Labeling
Stefan Hoermann, Martin Bach, Klaus Dietmayer
TL;DR本文提出了一种利用贝叶斯滤波技术的环境表示和深度卷积神经网络作为长期预测器相结合的方法,针对复杂的市区情景进行预测,通过像素平衡处理以及自动生成标签等方法实现了无监督学习用于多种道路用户的长期预测。