Oct, 2022

使用序列到序列循环神经网络进行交叉口车辆冲突识别的轨迹预测

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TL;DR提出一种基于预测的冲突识别方法，使用递归神经网络进行车辆轨迹预测，并利用 CitySim 数据集训练模型以预测车辆未来路径和头部位置，从而更准确地维护车辆几何表示。实验发现，该方法在交叉口冲突分析中表现优于常用的轨迹预测模型和车辆几何表示方法。
conflict indicatorstrajectory predictionrecurrent neural networkvehicle geometric representationstime-to-collision
发现论文，激发创造
  • 用卷积神经网络预测行人轨迹

    本文提出了一种新的基于 2D 卷积模型的行人轨迹预测方法，采用了高效的数据表示和强大的数据增强技术，在 ETH 和 TrajNet 数据集上实现了最优结果。另外，对于以前用于建模社交信息的占据方法进行了实验性探究，并得出这些方法无法捕捉社交交互的经验结论。

    Oct, 2020

  • 基于循环神经网络的自然驾驶员意图和路径预测

    使用循环神经网络和混合密度网络在城市路口进行多模态路径预测和聚类，验证了方法的性能和广泛适用性。

    Jul, 2018

  • 基于循环神经网络的占据栅格地图上的概率车辆轨迹预测

    本文提出了一种基于递归神经网络的高效车辆轨迹预测框架，从大量的轨迹数据中学习车辆的复杂行为模式，并使用长短时记忆递归神经网络分析车辆时间行为，预测未来坐标并产生对覆盖栅格地图上车辆未来位置的概率信息，实验结果表明该方法可以合理地估计未来轨迹。

    Apr, 2017

  • 一种端到端的汽车轨迹预测框架

    本文提出了一种新颖的端到端架构，该架构接受原始视频输入并输出未来车辆运动轨迹预测，以解决自主驾驶中的邻近车辆运动预测问题。该架构通过多头注意力回归网络和非线性优化提取和跟踪附近车辆的三维位置，然后使用基于注意力的 LSTM 编码器 - 解码器算法对车辆之间的相互依赖关系建模，从而达到了高精度的未来车辆轨迹预测，实验结果表明，该算法优于目前各种先进模型。

    Apr, 2023

  • 基于时序图神经网络的交互感知个性化车辆轨迹预测

    利用时间图神经网络，提出了一种考虑交互的个性化车辆轨迹预测方法，通过预训练和微调，将个性化的预测结果与通用预测结果进行对比，并证明了个性化模型在较长时间预测范围内的卓越性能。

    Aug, 2023

  • 驾驶员安全：短期轨迹预测在自动驾驶车辆中的作用

    本研究使用 CARLA 模拟器开发了一个合成数据集，并使用卷积神经网络创建了一种端到端的短期轨迹预测模型，使得自动驾驶汽车能够更好地应对复杂情境，如行人穿越马路，车辆超车等，同时免去了对环境的显式编码。

    Jul, 2023

  • 可解释式目标导向车辆轨迹预测模型

    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

  • 利用深度学习的实时交通监控事故检测

    本论文提出了一种在交通监控应用中实现交通事故检测的高效框架，包括基于 YOLOv4 方法的准确物体检测、基于 Kalman 滤波器以及匈牙利算法的对象跟踪，以及轨迹冲突分析的事故检测，并且用于真实交通视频数据的实验结果证明了该方法的实时应用的可行性。

    Aug, 2022

  • 卷积神经网络用于轨迹预测

    本文提出了一种卷积神经网络（CNN）人类轨迹预测方法，相比于当前的方法更加快速但仍保持具有竞争力的结果，这对于共享人类环境的自主机器人与人类之间的精确和高效互动至关重要。

    Sep, 2018

  • 基于 LSTM 编码器 - 解码器的车辆轨迹序列预测

    本文提出了一种基于深度学习的，可以实时生成周围车辆未来轨迹序列的车辆轨迹预测技术。通过利用编码器 - 解码器结构和使用基于长短期记忆（LSTM）的编码器分析过去轨迹中的模式，使用 LSTM 解码器生成未来轨迹序列。使用束搜索技术从解码器的输出中保留 K 个局部最优解，产生 K 个最可能的轨迹候选项。在高速公路交通场景下进行的实验表明，所提出的方法的预测精度显著高于传统的轨迹预测技术。

    Feb, 2018