Feb, 2024

通过嵌入情景记忆的 NDT 实现车辆行为预测

PDF
TL;DR通过 Episodic Memory implanted Neural Decision Tree (eMem-NDT) 来解释目标车辆的行为预测，模型具有清晰的可解释性、优异的性能和适用于实际使用的特点。
autonomous drivingbehavior predictioninterpretabilityepisodic memoryneural decision tree
发现论文，激发创造
  • 记忆意图：基于回想记忆的轨迹预测

    提出了一个基于实例的方法 MemoNet，通过储存代表性实例和一个可训练的地址器来搜索与当前情况相似的实例，实现了对代理的移动意图的预测，进一步建立了两步轨迹预测系统。实验结果表明，该方法相较于之前的最佳方法有了较大的改进。

    Mar, 2022

  • MANTRA：用存储增强网络进行多轨迹预测

    本论文提出了一种基于记忆增强神经网络的多模态轨迹预测方法，该方法可以在复杂场景中安全地规划自主车辆路径，并且通过非参数化的记忆模块，可以不断改进预测效果。

    Jun, 2020

  • 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

  • 带有结构记忆层次的行人轨迹预测

    基于多模态数据的人体轨迹预测框架，引入结构化记忆元件，采用分层结构式 LSTM 单元模拟记忆内容，通过自动检索重要信息提高效果，并在 40,000 行人轨迹数据集上验证新模型比现有技术更准确预测未来行人运动。

    Jul, 2018

  • 端到端可解释的神经运动规划器

    本文提出了一种神经运动规划器 (NMP)，用于在复杂的城市场景中学习自主驾驶，包括交通灯处理、让路和与多个道路用户的交互。通过输入原始的 LIDAR 数据和高清地图，NMP 生成可解释的中间表示形式，以及定义了自动驾驶汽车在规划范围内可以采取的每个位置的良好程度的成本体积。最后，本文的实验结果表明，学习成本体积可以生成比所有基线更安全的规划。

    Jan, 2021

  • 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

  • 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

  • DETECT: 基于深度轨迹聚类的行动轨迹分析

    本文提出了一种基于无监督神经网络的移动行为聚类方法（DETECT），通过考虑移动行为的地理位置、采用嵌入式特征提取，进而实现在行为潜在空间内的聚类分析，得到了令人满意的实验结果。

    Mar, 2020

  • 基于分层模仿学习的城市驾驶可解释运动规划器

    本文介绍了一种分层的模仿学习方法，包括一个高层次基于网格的行为规划器和一个低层次的轨迹规划器来增强神经网络的可靠性和稳定性。该方法可以被嵌入到基于规则的架构中，且在封闭回路仿真和实际驾驶测试中表现卓越，特别适用于复杂的城市自动驾驶场景。

    Mar, 2023

  • 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