Jul, 2023

驾驶员安全：短期轨迹预测在自动驾驶车辆中的作用

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 面向长尾预测不确定性感知的自动驾驶车辆轨迹规划

    本篇论文提出了一种轨迹规划器，使用深度学习技术建立预测模型，通过集成网络结构来估计模型不确定性，并设计轨迹规划器以考虑出现的最坏情况，从而可以提高自动驾驶在现实世界中长尾数据分布情况下的安全性和可靠性。

    Jul, 2022

  • 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

  • LSTM 网络用于高速公路轨迹预测

    本文提出了一种基于 LSTM 神经网络对高速公路行驶中的车辆进行准确的纵向和横向轨迹预测方法，同时使用 NGSIM US-101 数据集中来自超过 6000 名司机的 800 小时记录轨迹进行训练和验证。

    Jan, 2018

  • 自动驾驶中交通参与者短期运动预测的不确定性感知

    我们提出了一种基于深度学习的方法来预测自动驾驶车辆周围交通参与者的未来状态，并考虑和捕捉预测任务的固有不确定性，该方法包括当前世界状态和每个参与者的栅格图像作为输入，实验结果表明该方法具有显著优势，并在实际自动驾驶车辆上成功测试。

    Aug, 2018

  • 基于 LSTM 的自动驾驶换道安全预测模型

    自动驾驶技术能够提高交通安全和减少事故，本研究提出了基于短期记忆 (LSTM) 网络的安全敏感深度学习模型来预测轨迹，通过考虑交互信息的意图识别模块，实现高准确性和流畅性的车道变换，并优化自动驾驶轨迹规划。

    Feb, 2024

  • 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

  • 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

  • 交通场景中人员的长期车载预测（不确定性下）

    提出了一种新的模型，该模型利用场景识别、长期预测和不确定性建模技术，可以精确地预测高度动态人群场景中的 1 秒内的自行车轨迹，结果表明该方法可以提高人群轨迹预测的准确性。

    Nov, 2017

  • 机器学习用于自主驾驶车辆轨迹预测：综述、挑战与未来研究方向

    本文综述了自动驾驶车辆 (AD) 的轨迹预测方法，重点讨论了基于机器学习的方法，包括深度学习和强化学习。该文还研究了常用的数据集和评估指标，并比较了两个主要的学习流程。通过确定现有文献中存在的挑战和潜在研究方向，本综述在 AD 轨迹预测方面做出了重要贡献。

    Jul, 2023