本文提出了一个基于语义知识的预测框架，通过将驾驶场景建模为时空语义图，并推理这些图之间的内部关系，实现对自动驾驶汽车的行为预测。框架不仅实现了最先进的性能，而且具有良好的零样本迁移性。

Apr, 2020

这篇论文介绍了一种人类似的轨迹预测模型（HLTP 模型），它采用了灵感自人类认知过程的教师 - 学生知识蒸馏框架，这种方法可以在动态环境中动态适应变化的驾驶场景，提高准确预测的关键知觉线索的获取能力。该模型在 Macao Connected and Autonomous Driving (MoCAD) 数据集以及 NGSIM 和 HighD 基准测试中展示出优于现有模型的性能，特别是在数据不完整的具有挑战性的环境中。

Feb, 2024

自主车辆在交通中需要与人类驾驶员互动来完成任务，因此装备自主车辆具备人工推理以更好地理解周围交通的意图，从而促进任务完成。本文提出了一种行为模型，将驾驶员的互动意图编码为潜在的社会心理参数，并设计了基于贝叶斯滤波器的递进视界优化控制器以考虑互动驾驶员意图的不确定性，同时采用基于注意机制的神经网络架构来模仿行为模型和在线估计参数先验，并提出决策树搜索算法在线解决决策问题。本文对所提出的行为模型进行了真实世界轨迹预测能力的评估，并在模拟环境和真实世界交通数据集中进行了强制公路合并场景的决策模块的广泛评估，结果表明我们的算法能够在各种交通条件下完成强制合并任务并确保驾驶安全。

Oct, 2023

本文提出了一种基于模块化架构的学车任务分解方法，在障碍感知、目标预测和规划方面均取得了优秀的方法，并在 CARLA 模拟器上实现了最新的优秀结果。

Dec, 2022

行为感知模型是自主驾驶车辆开发中的一个重要进展，具备与人类驾驶员相同水平的能力，能够准确预测车辆轨迹。

Dec, 2023

自动驾驶系统在复杂驾驶环境中导航是困难的，该论文提出了一种增强的运动规划方法，利用周围人类驾驶车辆的驾驶行为和长期轨迹来改善自动驾驶系统的驾驶安全性。

Aug, 2023

自动驾驶中，理解车辆与周围环境的社交互动行为并预测其轨迹的能力对道路安全至关重要。为了克服神经网络方法在车辆轨迹预测中缺乏可解释性的问题，本文结合离散选择模型的可解释性与神经网络模型的高准确性，提出了一种能解释其预测结果而不降低准确度的模型，并通过使用 INTERACTION 数据集进行实现和评估，证明了该模型的有效性。

Aug, 2023

本研究提出了基于动态贝叶斯网络的概率性交通预测模型，结合马尔科夫模型和上下文感知的车辆运动模型，可以更精准地预测未来的交通路径和解决交互问题。相较于基于物理学和地图的方法，该模型表现更加优越。

Apr, 2018

通过有效融合周围自动驾驶车辆共享的实时信息，我们提出了一种既能显著提高轨迹预测又能准确快速检测异常人工驾驶模式切换或异常驾驶行为的高效算法，以验证我们的算法，我们首先在 NGSIM 和 Argoverse 数据集上评估了我们的轨迹预测器，证明了我们的预测器优于基线方法。然后通过在 SUMO 模拟器上进行大量实验，我们展示了我们的算法在高速公路和城市交通中具有出色的检测性能，最佳性能达到 97.3% 的检测率、1.2 秒的平均检测延迟和 0 误报。

Aug, 2023

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