Apr, 2024

基于运动变压器的轨迹预测的迁移学习研究

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TL;DR基于变压器模型的模拟研究进行了转移学习技术的研究，旨在为在现实世界中实现有效的转移提供性能与计算时间之间可能的权衡的见解。
发现论文，激发创造
  • 从模拟中学习驾驶技能，无需真实世界标签

    该论文研究基于模拟的无人驾驶视觉导航系统，探讨了如何通过图像转换实现域间转换并在农村和城市道路上对自闭车的驾驶性能进行评估。

    Dec, 2018

  • 基于知识感知的图形转换器用于行人轨迹预测

    该论文提出了一个图变换器结构来改进预测性能，捕捉数据集中不同场所和情景之间的差异，并设计了一种自注意机制和域适应模块来提高模型的泛化能力。此外，还引入了一种考虑跨数据集序列的额外指标用于训练和性能评估目的。使用 ETH 和 UCY 等流行的公共数据集验证和比较了所提出的框架，实验结果表明了我们提出的方案的改进性能。

    Jan, 2024

  • 自主系统的空间和社会情境感知基于 Transformer 的轨迹预测

    提出了一种基于转换器的轨迹预测模型，通过社交张量将目标代理的位移特征丰富化，考虑和周围代理的社交互动信息，以实现对周围代理的反应预测。

    Jun, 2024

  • 基于 Transformer 的多模式神经网络用于自动驾驶的运动预测

    本文介绍了一种基于 Transformer 结构的神经预测框架来模拟车辆之间的社交关系和预测可能的轨迹，其中采用了多模态注意机制来解决运动预测的多模态问题，并在 Argoverse 运动预测数据集上得到了最佳预测精度。

    Sep, 2021

  • TransFuser：基于 Transformer 传感器融合的自动驾驶模仿

    该研究介绍了 TransFuser - 一种使用自我注意力机制将图像和雷达的信息进行融合，以提高自动驾驶中辨识物体和行驶路径的性能，实验证明该方法的表现在 CARLA 排行榜上优于以往所有的算法。

    May, 2022

  • TrTr：一种基于 Transformer 的多功能预训练大型交通模型，用于捕捉车辆群体中的轨迹多样性

    使用 Transformer 技术，通过分析其注意机制并设计特定的预训练任务，可以学习车辆群体内轨迹的多样性，同时预训练模型在捕捉车辆群体的空间分布方面表现出色，并能准确预测时间序列中的轨迹速度。

    Sep, 2023

  • 基于堆叠 Transformer 的多模态动作预测

    该论文提出了一种新的基于 transformer 的系统 ——mmTransformer，它使用独立提案集生成和选择提案，并使用基于区域的训练策略诱导所生成提案的多样性。实验表明，该模型在运动预测方面具有最先进的性能，大大提高了预测轨迹的多样性和准确性。

    Mar, 2021

  • Scene Transformer: 预测多个 Agent 轨迹的统一体结构

    本篇研究旨在提出一种基于遮罩策略和注意力机制的场景中多智能体行为预测模型，以解决自动驾驶中的动态环境下多种智能体之间相互作用问题，结果表明该模型在多种运动预测任务上表现出优越性和普适性。

    Jun, 2021

  • 通过模块化和抽象实现驾驶策略转移

    该论文提出了一种通过模块化和抽象化来从仿真环境中转移自动驾驶车辆策略到现实世界的方法，该方法旨在将模块化架构和端到端的深度学习方法的优点相结合，从而解决自动驾驶车辆训练中的传递性问题，并在仿真城市环境和现实世界中进行了评估。

    Apr, 2018

  • 多模态融合 Transformer 用于端到端自动驾驶

    本文提出使用多模态融合转换器 TransFuser 对图像和 LiDAR 传感器的信息进行整合以实现先进的自动驾驶技术，在 CARLA 城市驾驶模拟器中实验验证证明该方法在处理复杂场景时比传统基于几何的融合方法有更好的效果，并且在减少碰撞方面表现出色。

    Apr, 2021