Sep, 2019

车道关注：通过学习车道上的注意力预测车辆的运动轨迹

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TL;DR通过关注机制和 LSTM 网络，该文研究了自动驾驶车辆中驾驶员意图与车辆位置变化的关系，并将其用于预测，采用非欧几里得图形和图神经网络等处理方式比其他最先进技术表现更好，此模型具有很大的实用潜力并可大规模应用于许多自动驾驶系统。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • LSTM 网络用于高速公路轨迹预测

    本文提出了一种基于 LSTM 神经网络对高速公路行驶中的车辆进行准确的纵向和横向轨迹预测方法，同时使用 NGSIM US-101 数据集中来自超过 6000 名司机的 800 小时记录轨迹进行训练和验证。

    Jan, 2018

  • 探索注意力 GAN 用于车辆运动预测

    本研究使用自注意力模块来计算社交和物理上下文情境，采样白噪声，探索了生成模型中注意力的影响，并在 Argoverse 运动预测基准 1.1 上取得了竞争力的单峰结果。

    Sep, 2022

  • 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 LSTM 的自动驾驶换道安全预测模型

    自动驾驶技术能够提高交通安全和减少事故，本研究提出了基于短期记忆 (LSTM) 网络的安全敏感深度学习模型来预测轨迹，通过考虑交互信息的意图识别模块，实现高准确性和流畅性的车道变换，并优化自动驾驶轨迹规划。

    Feb, 2024

  • 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

  • 基于机动 LSTM 的多模态环境车辆轨迹预测

    本文针对自动驾驶汽车在复杂交通情境下进行安全高效的行驶所需的需求，提出了使用 LSTM 模型来进行交互式的运动预测，并在 NGSIM US-101 和 I-80 数据集上与其他方法进行了比较和分析。

    May, 2018

  • 基于时空关注模型的情境感知行人轨迹预测

    本文提出了一种基于时空图的长短期记忆神经网络，用于在拥挤环境中预测行人的轨迹，考虑与场景中的静态和动态元素的交互，结果表明，相比于其他方法，本方法在人类轨迹预测方面能够将平均位移误差（ADE）和最终位移误差（FDE）分别降低高达 55％和 61％。

    Feb, 2019

  • 机器学习基于的自动驾驶车辆意图轨迹识别与预测

    本文介绍了一种基于深度学习的预测方法，用于自动驾驶车辆的变道行为，旨在促进安全的变道操作，从而提高道路安全。

    Feb, 2024

  • 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