Jun, 2024

基于结构化图模型和变压器的模型预测仿真

PDF
TL;DR我们提出了一种基于 transformers 和概率图模型的多个相互作用代理（道路用户）轨迹模拟方法，并将其应用于 Waymo SimAgents 挑战。我们的方法基于 MTR 模型，使用先验知识编码因子来生成并改进轨迹预测，该模型通过执行高斯牛顿方法的（近似）最大后验推理来采样数十个代理的未来轨迹。我们的方法名为 “模型预测模拟”（MPS），在安全关键指标（如碰撞率）方面改进了 MTR 基线，并且与任何潜在预测模型兼容，不需要额外的训练。
simulating trajectoriestransformersprobabilistic graphical modelswaymo simagents challengemodel predictive simulation
发现论文，激发创造
  • MTR++：基于对称场景建模和引导意图查询的多智能体运动预测

    本文提出了 Motion TRansformer (MTR) 框架进行自动驾驶中的动态预测，该框架使用可学习的意图查询来提高效率和准确性，适应多种行动方式的需求，同时扩展到多个代理的多模态预测，实现了对高度竞争的运动预测基准的最新表现和有效性的提升。

    Jun, 2023

  • MTP-GO：基于图的概率多智能体轨迹预测与神经 ODE

    提出了一种名为 MTP-GO 的模型，该模型使用时间图神经网络对场景进行编码，并使用神经常微分方程实现运动模型，通过结合混合密度网络和卡尔曼滤波的概念提供多模态概率预测，证明了其在各种数据集上的预测能力优于现有方法

    Feb, 2023

  • BehaviorGPT: 自主驾驶智能代理模拟与下一补丁预测

    提出了 BehaviorGPT，一种基于解码器的自回归架构，用于模拟多智能体的顺序运动，并通过 Next-Patch Prediction Paradigm (NP3) 在 Waymo Sim Agents Benchmark 的多个指标排名第一。

    May, 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

  • 通过生成图变换器构建交通基础设施模型

    本文提出了一种新的交通预测方法，称为交通基础模型（TFM），该模型结合了交通仿真原则和图形结构，能够更准确地预测城市交通状况。

    May, 2023

  • 基于图的交互感知多模态 2D 车辆轨迹预测利用扩散图卷积网络

    通过捕捉交互作用，这项研究提出了基于图的多模态轨迹预测模型，利用扩散图卷积网络有效预测未来车辆轨迹，并给出了相应概率，解决车辆交互和多模态行为的挑战。

    Sep, 2023

  • 基于运动变压器的轨迹预测的迁移学习研究

    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。

    Apr, 2024

  • 具有全局意图定位和局部运动细化的运动变换器

    本文提出了一个 Motion TRansformer (MTR) 框架，将运动预测看作全局意向定位和局部运动细化的联合优化问题，通过可学习的少量运动查询对来引入空间意向先验，实现了更好的多模态预测。实验表明，该方法在多个运动预测挑战上均达到了最先进的水平，并在 Waymo 开放式运动数据集的排行榜上排名第一。

    Sep, 2022

  • 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