Jun, 2021

基于车道图遍历的多模态轨迹预测

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TL;DR本文提出了一种新的方法，它通过对车辆行为的不确定性进行推理，结合对车道图子集的关注解码器，将学习到的离散策略展开，以探索不同的目标，从而确保模型捕捉到横向变异，进而捕捉纵向变异。该模型在 nuScenes 运动预测数据集上实现了最先进的表现，并在定性上展现出优秀的场景合规性。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 隐式潜变量模型用于场景一致运动预测

    本研究针对自主车辆安全规划的需求，提出基于图神经网络的场景一致性运动预测模型，并取得在运动预测和交互理解方面的最新进展，证明其对实现更安全、更舒适的运动规划具有显著意义。

    Jul, 2020

  • LaPred: 车道感知的动态代理多模态未来轨迹预测

    本文提出了一种新的预测模型 LaPred，利用语义地图中提取的车道实例来预测多模态的未来轨迹，通过自监督学习任务识别可能由目标车辆跟随的车道实例，并产生比基于 2D 光栅图像的方法更好地符合周围环境的轨迹，实验表明该模型在公共 nuScenes 数据集和 Argoverse 数据集上显著优于现有的预测模型，达到了基准测试的最新性能。

    Apr, 2021

  • 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

  • 多元未来预测

    为了预测智能与健壮的复杂动态环境下未来的多个目标路径，该论文提出了基于概率的框架来学习表示语义多模态未来的潜在变量，其中利用动态基于注意力的状态编码器学习编码智能体之间的交互，可被用于车辆轨迹预测。

    Nov, 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

    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。

    Sep, 2019

  • 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

    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。

    Mar, 2019

  • 快速绘制：通过调整顺序预测网络 解决车道检测的长尾问题

    本文提出了一种新型的卷积模型用于车道检测，并采用特定训练方法，使其能够适应各种天气和照明环境，达到和竞争对手相当的检测准确度，并以 90 FPS 的速度运行。

    May, 2019