CVPRNov, 2020

自动驾驶的共享跨模态轨迹预测

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TL;DR本文提出 Cross-Modal Embedding 框架，以利用多个输入模式的信息来解决自动驾驶系统中的交通代理的未来轨迹预测问题。该方法在训练时学习将一组互补特征嵌入到共享潜在空间中，并利用多个传感器模态进行优化，在测试时可利用单个输入模态生成预测，并取得了很好的效果。
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发现论文，激发创造
  • 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

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    本文提出使用多模态融合转换器 TransFuser 对图像和 LiDAR 传感器的信息进行整合以实现先进的自动驾驶技术，在 CARLA 城市驾驶模拟器中实验验证证明该方法在处理复杂场景时比传统基于几何的融合方法有更好的效果，并且在减少碰撞方面表现出色。

    Apr, 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

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    Mar, 2021

  • 走向可信的多模式运动预测：评估和可解释性

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    Oct, 2022

  • 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

  • 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

  • MultiXNet: 多类别、多阶段、多模态运动预测

    通过使用激光雷达传感器数据，我们提出了一种名为 MultiXNet 的自动驾驶汽车感知和预测方法，可处理多种交通行为，包括多模态概率分布和轨迹精细矫正等，结果表明它优于现有的最先进方法。

    Jun, 2020

  • 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

  • 用于越野无人车的多模态动力学建模

    该篇论文研究如何在戶外和非结构化环境下使用多种传感器来构建预测机器人动态的模型，实验表明多种传感器的组合能够更准确地预测机器人的状态变化。

    Nov, 2020

  • 城市驾驶中可行的离散行为模式的联合预测和规划

    在自动驾驶中，已经取得了训练多模态轨迹预测模型的重大进展，然而，有效地将这些模型与下游规划器和基于模型的控制方法整合仍然是一个待解决的问题。我们提出了一种使用学习的锚点嵌入来预测多条轨迹的最新轨迹预测方法，并发现这些锚点嵌入可以对表示高级驾驶行为的离散且不同模式进行参数化。我们建议在这些离散潜在模式上进行完全反应式的闭环规划，从而可以在每一步追踪建模代理之间的因果交互。在一系列更动态的合并场景上验证了我们的方法，并发现我们的方法避免了常规规划器中普遍存在的 “冻结机器人问题”。在实际速度下评估时，在具有挑战性的密集交通场景中，我们的方法也优于 CARLA 上的先前最先进方法。

    Mar, 2024