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IJCAIG2LTraj：用于轨迹预测的全局到局部生成方法
本文提出了一种名为 G2LTraj 的全局到局部生成方法，用于轨迹预测，解决了以往递归和同时方法的问题，显著提高了轨迹预测的性能。
PDF2 months ago
uTRAND：交通轨迹的无监督异常检测
uTRAND 是一种深度学习技术的框架，通过将异常轨迹预测问题从像素空间转移到语义拓扑领域，检测和跟踪交通摄像头中各种类型的交通代理。通过将交叉口视为基于补丁的图形，该框架能够在没有昂贵手工分类的情况下学习和建模交通代理的正常行为，并且能够
PDF3 months ago
基于异构图的轨迹预测：局部地图环境和社交互动
利用语义场景图、基于图像的地图特征以及锚路径生成，我们提出了一种改进的基于向量的轨迹预测方法，解决了交通参与者之间的复杂交互、地图背景和交通规则之间的挑战性问题，相较于基准模型 HoliGraph，我们的方法显示出明显的优势。
PDF7 months ago
融合 GRU：一种用于预测危险驾驶视频中交通参与者未来边界框的深度学习模型
为了确保自动驾驶车辆和高级驾驶辅助系统能在复杂交通情景下安全高效地导航，预测周围交通参与方的未来边界框至关重要。本文介绍了一种新颖的编码 - 解码体系结构，即 Fusion-Gated Recurrent Unit（Fusion-GRU）网
PDFa year ago
基于车道距离的轨迹预测度量（LMR）
该研究提出了一种基于车道距离的度量标准，即车道错过率，旨在评估轨迹预测方法对下游规划任务的性能，结果表明该方法能够捕捉交通参与者的意图和更好地预测结构化环境中的轨迹。
PDFa year ago
STrajNet：用于自动驾驶中占用流场预测的多模态分层 Transformer
本文提出了一种新颖的多模态分层 transformer 网络，通过融合被向量化的（流动代理）和视觉场景（流场、地图和占用）模式，以及交通代理之间的社会交互和占用和流之间的关系，来共同预测场景的流和占用，证明了该方法在 Waymo 开放运动数
PDF2 years ago
PredictionNet: 实时联合概率交通预测，用于规划、控制和模拟
本文提出了 PredictionNet，这是一种深度神经网络，用于预测周围交通代理的运动，参考了多层地图和强化学习，在真实交通和流程控制中表现出色。
PDF3 years ago
GRIP++：增强的基于图的交互感知自动驾驶轨迹预测
本研究描述了一种改进方案 GRIP ++，其使用静态和动态图形来预测不同类型的交通元素的轨迹；GRIP ++ 在街区交通数据集 ApolloScape 上完成了实验，取得了比最先进方案更好的预测精度，其运行速度比 CS-LSTM 方案快出
PDF5 years ago