Diff-RNTraj: 结构感知的路网约束轨迹生成的扩散模型

Feb, 2024

Diff-RNTraj: 结构感知的路网约束轨迹生成的扩散模型

Diff-RNTraj: A Structure-aware Diffusion Model for Road Network-constrained Trajectory Generation

Tonglong Wei, Youfang Lin, Shengnan Guo, Yan Lin, Yiheng Huang...

TL;DR提出了一种生成道路网络约束的轨迹数据的新方法 Diff-RNTraj，该方法包括连续扩散模型和面向时空有效性的损失函数，通过嵌入轨迹数据来扩展实际应用需要中的数据规模。实验证明了该模型的有效性。

Abstract

Trajectory data is essential for various applications as it records the movement of vehicles. However, publicly available trajectory datasets remain limited in scale due to privacy concerns, which hinders the development of trajectory data mining and trajectory-based applications. To a

trajectory data mining synthetic trajectories road network-constrained trajectory diff-rntraj spatial validity

发现论文，激发创造

GPS 轨迹生成的扩散模型

本文提出基于扩散模型的轨迹生成框架 Diff-Traj，并通过轨迹 UNet (Traj-UNet) 结构提取轨迹特征，使其能视为高质量的轨迹生成应用程序，并保留原始分布。

Apr, 2023

ControTraj：带有拓扑约束的可控轨迹生成

通过使用拓扑约束扩散模型的可控轨迹生成框架 ControlTraj，该研究提出了一种生成高度保真轨迹的方法，并整合了道路网络拓扑的结构约束，以指导地理结果。

Apr, 2024

RNTrajRec：具有时空变换器的路网增强轨迹恢复

本文提出了一种基于变压器的道路网络增强轨迹恢复框架 (RNTrajRec)，其中使用 GridGNN 学习每个道路段的嵌入特征，GPSFormer 学习丰富的空间和时间特征以及一个子图生成模块来捕获轨迹中每个 GPS 点的空间特征，在三个大规模真实轨迹数据集上的实验证实了我们方法的有效性。

Nov, 2022

约束感知扩散模型的轨迹优化

基于扩散模型的轨迹优化问题传统上使用神经网络生成高质量且多样化的解决方案，本文提出了一种新颖的考虑约束的扩散模型用于轨迹优化，引入了一种新颖的混合损失函数进行训练，能够最小化扩散样本与真实数据之间的约束违规问题，同时恢复原始数据分布，实验证明在桌面操纵和双车回避问题上，该模型在最小化约束违规和生成接近局部最优解的样本方面优于传统扩散模型。

Jun, 2024

DICE: 用于轨迹预测的多样化扩散模型与评分

在动态环境中，道路用户轨迹预测是一个具有挑战性但十分关键的任务，特别适用于自动驾驶等各种应用。本研究提出了一种新的框架，以计算高效的方式利用扩散模型来预测未来的轨迹。我们展示了该方法在常见的行人和自动驾驶基准数据集上取得了最先进的性能。

Oct, 2023

TraffNet: 基于道路网络数字孪生的交通生成因果关系学习

使用 TraffNet 这一深度学习框架，通过车辆轨迹数据学习交通流量的因果关系，支持基于时机的决策制定并验证其有效性。

Mar, 2023

基于扩散的环境感知轨迹预测

基于扩散的生成模型用于多智能体轨迹预测，具有学习数据多样性、提高预测准确性和应对不确定交通状况的实用性。

Mar, 2024

基于扩散的运动行为预测的可控多样性采样

自动驾驶任务中，在复杂交通环境中进行轨迹预测需要遵循现实世界的环境条件和行为多模态。我们介绍了一种名为 Controllable Diffusion Trajectory (CDT) 的新型轨迹生成器，它将地图信息和社交交互融入到基于 Transformer 的条件去噪扩散模型中，以指导未来轨迹的预测。通过引入行为标记，如直行、向右转或向左转，确保轨迹呈现多模态，并且使用预测的终点作为替代行为标记，以促进准确轨迹的预测。在 Argoverse 2 基准测试中的大量实验表明，CDT 在复杂城市环境中生成多样且符合场景要求的轨迹。

Feb, 2024

条件引导扩散控制交通仿真

本文介绍了一种基于条件扩散模型的可控交通生成技术，利用扩散建模和可微分逻辑为实现交通规则生成提供了理论基础，并在 nuScenes 数据集上得到了验证。

Oct, 2022

高效且保证安全的非凸轨迹优化与约束扩散模型

本文提出了一个结合扩散模型和数值求解器的通用且可完全并行化的框架，用于非凸轨迹优化，以确保计算效率和约束满足性。通过引入一种新的受约束扩散模型，并在训练过程中引入附加的约束违反损失来近似局部最优解的分布并减小约束违反情况，得到的样本用作数值求解器的初始猜测，经过形式验证后细化和得出最终解。通过在不同机器人领域上进行实验评估，验证了我们提出的方法在改善约束满足性和计算效率方面的优势，使用我们的方法加速了 4 倍到 22 倍，适用于不同的轨迹优化问题并能很好地适应问题的复杂性。

Feb, 2024