利用循环神经网络在静态环境中对占据栅格地图进行运动估计

Sep, 2019

利用循环神经网络在静态环境中对占据栅格地图进行运动估计

Motion Estimation in Occupancy Grid Maps in Stationary Settings Using Recurrent Neural Networks

Marcel Schreiber, Vasileios Belagiannis, Claudius Glaeser, Klaus Dietmayer

TL;DR使用递归神经网络模拟车辆环境为动态格网图，从激光雷达测量的占用概率图中估计转向和刹车车辆的速度，提供更加一致和准确的速度估计。

Abstract

In this work, we tackle the problem of modeling the vehicle environment as dynamic occupancy grid map in complex urban scenarios using recurrent neural networks. dynamic occupancy grid maps represent the scene in a bird's eye view, where each grid cell contains the occupancy probabilit

dynamic occupancy grid maps recurrent neural networks lidar measurements velocity estimation vehicle environment modeling

发现论文，激发创造

利用循环神经网络进行动态占用栅格地图构建

本研究提出了一种使用循环神经网络进行动态占用栅格地图预测的方法，通过模拟车辆周围环境来得出静态和动态区域，并且使用了自我运动补偿的方法，从而实现了更为精确的速度估计和更可靠的环境分离。

Nov, 2020

使用循环神经网络进行长期占用网格预测

使用 Lidar 网格融合和循环神经网络，我们针对自动驾驶中的复杂市区场景进行长期预测，并通过 RNN 训练将场景数据转化为序列，以预测未来的占用率，其中包括卷积长短时记忆（ConvLSTMs）来区分静态和动态区域，预测未来帧中的动态对象，并提供了一种新的经过递归跳跃连接的方法，可以预测遮挡静态区域或者遮挡的小物品，例如行人。

Sep, 2018

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

使用循环神经网络进行多步预测占据栅格地图

探究基于 OGM 序列的 RNN 网络架构的多步驾驶空间预测，通过差分学习方法达到更高的精度，能提高自动驾驶中的路径规划和导航安全性、舒适性和效率。

Dec, 2018

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

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。

May, 2017

基于深度卷积网络的占据栅格地图目标检测和分类

利用卷积神经网络和网格地图环境表示法，基于传感器数据检测并分类物体，实现了对自动驾驶车辆周围环境感知的精确处理。

May, 2018

利用先验信息和语义辅助占据栅格地图进行车辆运动预测

通过将场景表示为动态占据栅格图（dynamic occupancy grid maps，DOGMs），将语义标签与占用的栅格单元关联并结合地图信息，我们提出了一个结合深度学习的时空和概率方法的新型框架来预测车辆行为，并通过与真实注释进行评估，在真实世界的 NuScenes 数据集上验证了我们的结果，表明我们的模型相对于传统的 OGM 预测方法，能够更准确地预测静态和动态车辆的行为，此外，我们进行了消融研究，并评估了语义标签和地图在架构中的作用。

Aug, 2023

基于时空学习的动态环境下未来占据栅格的预测

我们提出了一种时空预测网络管道，它可以从环境和语义标签中获取过去的信息来生成未来的占用预测，并将其应用于复杂的 nuScenes 数据集中，相较于当前 SOTA，我们的方法可以预测长达 3 秒的占用情况，并不需要 HD-Maps 和明确模拟动态物体。

May, 2022

深度学习方法用于物体跟踪、速度估计和传感器数据随时间的投影

本研究提出了一种基于 Transformer 机制的新型循环神经网络单元，该单元能够利用序列传感器录音中的时空相关性，并跟踪对象编码，以获取场景动态和回归速度，并根据提取的速度估计将循环神经网络的内存状态进行投影，以解决空间和时间不对齐的问题。

Jun, 2023

利用视频预测网络进行城市交通场景的异中心占据栅格预测

通过使用固定框架中的全中心占据网格来代表交通状况，以提高对自主车辆动态环境的预测精度，相比于传统的自车中心占据网格方法，全中心占据网格方法能有效地改善场景的预测。

Jan, 2023