May, 2023

Smooth-Trajectron++：使用平滑注意力增强 Trajectron++ 行为预测模型

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TL;DR该论文研究了一种基于 Trajectron ++ 的 Trajectory Forecasting 模型，并通过在其 Attendant 模块中加入平滑项来增强该模型的性能，该注意机制模仿人类关注的限制，将认知过程和机器学习模型整合起来，从而提高自主车辆的规划系统的可靠性和安全性。此外，该研究还对平滑 Trajectron++ 模型在不同基准测试中的表现进行了评估并与原始模型进行了比较，揭示了将人类认知洞察力引入轨迹预测模型的潜力。
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发现论文，激发创造
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    Jan, 2020

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    提出了一种关注社交图转换网络的多模态轨迹预测方法，它结合了图卷积网络和 Transformer 网络，并通过生成稳定分辨率的伪图像来处理空时图，还设计了关注社交交互信息的模块。实验证明该模型在多个度量指标上最大限度地降低了位移误差，并显著减少碰撞的可能性，同时具备长时间预测的能力。

    Dec, 2023

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    Oct, 2018

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    本文研究自动驾驶汽车预测未来路障轨迹的问题，提出了一种基于动态图注意力网络的方法，针对交通规则、社交互动、多类交通运动等方面的挑战，能够使用单一模型对多模态轨迹进行概率预测，并经过多个数据集的验证，证明该方法具有实际应用潜力且优于现有技术。

    Mar, 2021

  • TrafficPredict: 面向异构交通行为的轨迹预测

    提出了一种基于 LSTM 的实时交通预测算法 TrafficPredict，通过学习不同交通主体的移动模式和交互方式来提高交通路径预测的准确性，应用于自动驾驶交通领域，较之先前的算法具有更高的准确性。

    Nov, 2018

  • 基于认知的自动驾驶轨迹预测方法

    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

  • 软硬件注意力：一种 LSTM 框架用于人类轨迹预测和异常事件检测

    通过建立深度学习基础的行人运动预测模型，利用 “软性注意力” 和 “硬性注意力” 相结合的方式，成功实现了不需要手工特征处理的异常事件检测，从而在两个公开数据库中取得了比同类研究更优秀的结果。

    Feb, 2017

  • 利用具有空间感知的深度关注模型进行人类轨迹预测

    提出了一种端到端的基于深度学习的模型，该模型使用来自不同导航模式的数据直接学习人类的运动模式，包括一个软关注机制和一种新颖的方法来预测动态轨迹，同时还考虑了场景中的静态物体存在，通过在行人轨迹数据集上的测试结果显示，可以显著优于现有的最新技术水平，也可以自然地扩展到同时处理多个移动模式。

    May, 2017

  • 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

  • 安全自主驾驶的自我感知轨迹预测

    本文提出了一种自我感知的轨迹预测方法，结合两阶段训练过程来评估在线轨迹预测模块的性能，为实现安全可靠的自主驾驶创造了条件。

    May, 2023