May, 2020

基于多头注意力和联合代理-地图表示的自动驾驶轨迹预测

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TL;DR利用多头注意力机制生成多模态未来轨迹预测，以最佳地利用静态场景和环境的信息，实现自动驾驶车辆的精准导航，该模型在nuScenes预测基准测试中取得了最佳结果。
发现论文，激发创造
  • Trajectron++：具动态可行性的混合数据轨迹预测

    Trajectron++是一个模块化的、图形结构的循环模型，它可以预测多个不同智能体的运动轨迹，同时考虑智能体的动态及不同的数据（例如，语义地图），它与机器人规划和控制框架紧密集成，能够在多个具有挑战性的真实轨迹预测数据集中表现出更好的性能。

    Jan, 2020

  • 通过多模态上下文理解实现多样和可接受的轨迹预测

    本文针对自动驾驶中的多智能体轨迹预测问题，提出了一种利用环境场景和多智能体间的互动信息，综合建模所有多样化和可接受轨迹的模型，该模型可显著提高先前最先进方法的性能。

    Mar, 2020

  • 自主驾驶的交叉模态轨迹预测

    本文提出了一种基于跨模态嵌入框架的自动驾驶预测交通代理未来轨迹的方法，利用多种输入模式和相关传感器来预测未来轨迹，具有较好的预测效果。

    Apr, 2020

  • 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

  • 智能：多智能体联合递归轨迹预测

    本文提出了一种解决多模态数据和场景下多主体交互的轨迹预测问题的方法，使用convLSTM结合CVAE进行多样性预测，通过多元化的数据集模拟，取得了比现有方法更好的效果

    Jul, 2020

  • 空间时间图双重注意力网络用于多智能体预测和跟踪

    本文提出了一种通用的生成神经系统（称为STG-DAT），用于多代理轨迹预测，涉及异构代理。该系统采用了动态图形表示，并利用轨迹和场景上下文信息来明确交互建模。本文还采用了一个有效的运动学约束层，该约束不仅确保物理可行性，而且提高了模型性能。

    Feb, 2021

  • 自动驾驶车辆的多模态轨迹预测：基于语义地图与动态图注意力网络

    本文研究自动驾驶汽车预测未来路障轨迹的问题，提出了一种基于动态图注意力网络的方法，针对交通规则、社交互动、多类交通运动等方面的挑战，能够使用单一模型对多模态轨迹进行概率预测，并经过多个数据集的验证，证明该方法具有实际应用潜力且优于现有技术。

    Mar, 2021

  • Scene Transformer: 预测多个Agent轨迹的统一体结构

    本篇研究旨在提出一种基于遮罩策略和注意力机制的场景中多智能体行为预测模型，以解决自动驾驶中的动态环境下多种智能体之间相互作用问题，结果表明该模型在多种运动预测任务上表现出优越性和普适性。

    Jun, 2021

  • 探索基于地图特征的高效注意力车辆运动预测

    本文将使用基于Efficient Attention的模型，从Argoverse 1.0基准测试中的最小地图信息中提取过去的轨迹和地图特征，以实现关于自动驾驶的运动预测。

    May, 2022

  • 构建一致可解释的运动预测模型：基于异构图注意力的方法

    自动驾驶中，准确解读其他道路用户的移动并利用这一信息预测未来轨迹至关重要。本文提出了一个新的优化模块，将预测的轨迹重新映射到实际地图上，纠正了编码过程中可能丢失的位置信息，从而实现更一致的预测。同时，我们还提出了一种新颖的场景编码器，以单一的异构图注意力网络来处理所有代理与环境之间的关系，并通过分析图中不同边的注意力值，可以深入了解神经网络的内部工作，实现更加可解释的预测。

    May, 2024