Mar, 2019

基于策略预测网络和基于优化的上下文推理的在线车辆轨迹预测

PDF
TL;DR本文提出了一个在线的两级汽车轨迹预测框架用于城市自动驾驶，其中有复杂的上下文因素，例如车道几何、道路建设、交通规则和移动代理人。我们将高层策略预测与低层背景推理相结合，并利用长短期记忆（LSTM）网络使用其序列历史观测来预测车辆的驾驶策略，并以此来指导低层基于优化的背景推理过程。最终输出的两级推理过程是一条连续的轨迹，能够自动适应不同的交通配置并准确地预测未来的车辆运动。
vehicle trajectory predictionautonomous drivinglong short-term memory networkcontext reasoningoptimization-based reasoning
发现论文，激发创造
  • 一种端到端的汽车轨迹预测框架

    本文提出了一种新颖的端到端架构，该架构接受原始视频输入并输出未来车辆运动轨迹预测，以解决自主驾驶中的邻近车辆运动预测问题。该架构通过多头注意力回归网络和非线性优化提取和跟踪附近车辆的三维位置，然后使用基于注意力的 LSTM 编码器 - 解码器算法对车辆之间的相互依赖关系建模，从而达到了高精度的未来车辆轨迹预测，实验结果表明，该算法优于目前各种先进模型。

    Apr, 2023

  • 基于循环神经网络的占据栅格地图上的概率车辆轨迹预测

    本文提出了一种基于递归神经网络的高效车辆轨迹预测框架，从大量的轨迹数据中学习车辆的复杂行为模式，并使用长短时记忆递归神经网络分析车辆时间行为，预测未来坐标并产生对覆盖栅格地图上车辆未来位置的概率信息，实验结果表明该方法可以合理地估计未来轨迹。

    Apr, 2017

  • 驾驶员安全：短期轨迹预测在自动驾驶车辆中的作用

    本研究使用 CARLA 模拟器开发了一个合成数据集，并使用卷积神经网络创建了一种端到端的短期轨迹预测模型，使得自动驾驶汽车能够更好地应对复杂情境，如行人穿越马路，车辆超车等，同时免去了对环境的显式编码。

    Jul, 2023

  • TrafficPredict: 面向异构交通行为的轨迹预测

    提出了一种基于 LSTM 的实时交通预测算法 TrafficPredict，通过学习不同交通主体的移动模式和交互方式来提高交通路径预测的准确性，应用于自动驾驶交通领域，较之先前的算法具有更高的准确性。

    Nov, 2018

  • 自动驾驶车辆的多模态概率轨迹预测与车道关注

    本文提出一种基于实例感知的车道表示法和目标導向车道注意力模型，结合车道特征和车辆轨迹特征进行车辆位置预测，并在 NeurIPS 2019 的 Argoverse 运动预测竞赛中获得第三名，实验证明了模型的有效性。

    Jul, 2020

  • 基于目标及地图自适应的轨迹预测

    通过使用环境中富含地图的车道中心线来提高多模态、长期车辆轨迹预测方法的准确性，实现了汽车行驶的目标方向建模，生成一组已提议的车辆目标路径，并将其用作空间锚点，进而预测基于目标的轨迹和对目标的分类分布，在 6 秒的预测角度内，在内部驾驶数据集和公共 nuScenes 数据集上实验结果表明，该模型的性能优于先进的车辆轨迹预测方法。

    Sep, 2020

  • 利用未来关系推理进行车辆轨迹预测

    提出了一种使用车道信息预测多个代理之间的随机未来关系的新方法，该方法使用概率分布对交互模式进行建模，从而在长期预测基准测试中达到了最先进的性能。

    May, 2023

  • 基于时序图神经网络的交互感知个性化车辆轨迹预测

    利用时间图神经网络，提出了一种考虑交互的个性化车辆轨迹预测方法，通过预训练和微调，将个性化的预测结果与通用预测结果进行对比，并证明了个性化模型在较长时间预测范围内的卓越性能。

    Aug, 2023

  • 基于异构图的轨迹预测：局部地图环境和社交互动

    利用语义场景图、基于图像的地图特征以及锚路径生成，我们提出了一种改进的基于向量的轨迹预测方法，解决了交通参与者之间的复杂交互、地图背景和交通规则之间的挑战性问题，相较于基准模型 HoliGraph，我们的方法显示出明显的优势。

    Nov, 2023

  • 考虑驾驶异质性的纵向轨迹的概率性预测与可解释性

    基于混合密度网络（MDN）的轨迹预测框架结合驾驶异质性提供概率化和个性化预测，在广泛的车辆轨迹数据集上验证表明该模型相较于现有基准模型能够生成具有显著改进的概率未来轨迹，而驾驶行为特征向量作为额外输入则能提供更多信息以提高预测准确性。

    Dec, 2023