Jul, 2023
基于上下文无关聚类的可靠、快速、准确的轨迹预测
Likely, Light, and Accurate Context-Free Clusters-based Trajectory Prediction
Tiago Rodrigues de Almeida, Oscar Martinez Mozos
TL;DR提出多阶段概率预测路径的自主系统的新方法，包括轨迹转换、位移时间序列聚类、轨迹生成和排序建议，使用深度特征聚类方法进行分布偏移、使用新的基于距离的排序建议进行轨迹生成和分配概率，从而比传统方法更有效且准确地在人和道路代理的轨迹数据上实现上胜于无上下文的深度生成模型，同时当比较最可能的轨迹时与点估计器表现相似。