Feb, 2024

基于认知的自动驾驶轨迹预测方法

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 可迁移和可适应的驾驶行为预测

    提出了一种基于 HATN 的分层框架，通过模仿人类在驾驶中的认知模型和语义理解生成高质量、可转移和适应性 strong > 预测，在真实交通数据中展示了其在准确性、可转移性和适应性方面明显优于其他方法的优势，并强调将来应重点关注可转移性和适应性。

    Feb, 2022

  • 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

  • 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

  • 驾驶员安全：短期轨迹预测在自动驾驶车辆中的作用

    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。

    Jul, 2023

  • 人类轨迹预测认证

    基于认证方法的轨迹预测模型提供了对于自主驾驶车辆中的鲁棒性问题、对抗性攻击和嘈杂观测的有效解决方案。

    Mar, 2024

  • 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

  • BAT：自动驾驶中基于行为的人类轨迹预测

    行为感知模型是自主驾驶车辆开发中的一个重要进展，具备与人类驾驶员相同水平的能力，能够准确预测车辆轨迹。

    Dec, 2023

  • S4TP：自主驾驶车辆的社交适宜和安全敏感轨迹规划

    为了实现安全的自主驾驶，本文提出了一种社交适宜和安全敏感的轨迹规划框架，通过整合社交感知轨迹预测和驾驶风险评估模块，实现对自动驾驶车辆和人工驾驶车辆之间的交互风险的有效评估和规划优化，提高规划轨迹的安全性和解释性。

    Apr, 2024

  • 人体运动轨迹预测：综述

    该研究调查了人类运动轨迹预测的现有方法，提出了一个基于运动建模方法和上下文信息水平的分类法，讨论了目前技术的局限性并提出了未来研究的方向。

    May, 2019

  • 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