ECCVJul, 2022

D2-TPred: 交通信号灯下轨迹预测的间断依赖

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TL;DR通过使用空间动态相互作用图和行为依赖图来处理空间 - 时间空间中的依赖性问题，我们提出了一种与交通灯相对应的轨迹预测方法 D2-TPred。通过车辆轨迹预测数据集 VTP-TL 的实验结果证明，我们的模型相比其他轨迹预测算法在 ADE 和 FDE 方面分别提高了 20.45％和 20.78％。
trajectory predictionspatial dynamic interaction graphbehavior dependency graphvehicletraffic lights
发现论文，激发创造
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    Mar, 2017

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    Nov, 2018

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    Oct, 2022

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    Dec, 2018

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    Oct, 2018

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    提出了一个新型的两阶段运动预测框架 ——Trajectory Proposal Network (TPNet)，即先通过生成候选的运动轨迹假设，再根据满足物理限制情况下的分类和细化来进行最终预测，从而实现了安全和多模态的预测，通过这种方法有效地缓解了运动预测问题的复杂性，同时保证了多模态输出。

    Apr, 2020

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    Mar, 2018