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构建一致可解释的运动预测模型：基于异构图注意力的方法
自动驾驶中，准确解读其他道路用户的移动并利用这一信息预测未来轨迹至关重要。本文提出了一个新的优化模块，将预测的轨迹重新映射到实际地图上，纠正了编码过程中可能丢失的位置信息，从而实现更一致的预测。同时，我们还提出了一种新颖的场景编码器，以单一
PDF2 months ago
Traj-LLM：赋能轨迹预测的新探索
使用大型语言模型和创新的技术，本研究拟探索将 LLM 应用于交通场景中的动态车辆轨迹预测任务，以提高预测效果并适应不同情形。
PDF2 months ago
DataSP：一种基于上下文的差分全互相最短路径算法用于学习成本和预测路径
从轨迹示范在不同的背景特征下学习图上转换的潜在成本是具有挑战性但有用于路径规划。这篇论文引入了 DataSP，它是一种可微分的全对全最短路径算法，用于从轨迹中学习潜在成本。通过神经网络近似，可以在算法中表达出来自背景特征的复杂潜在成本函数。
PDF2 months ago
通过学习辨别性训练样本来改善算法选择和性能预测
通过调整模拟退火算法的参数，生成鉴别不同算法的轨迹数据，用于机器学习模型的选择和性能预测，相比于原始轨迹数据和探索性景观特征，能够显著提高性能指标。
PDF3 months ago
CVPR用变分贝叶斯混合模型量化运动预测的不确定性
提出了一种称为 SeNeVA 的顺序神经变分 Agent (Sequential Neural Variational Agent) 的生成模型，用于描述单个移动物体的未来轨迹分布，实现了区分异常数据、量化不确定性和与 Argoverse
PDF3 months ago
离线多基线模仿学习及其在编译器优化中的应用
通过学习一种简单的基于模仿学习的算法，本研究证明了在强化学习领域中，使用多个基线策略进行集合轨迹的训练可以得到能在整个状态空间上与最佳组合基线策略相匹配的策略，并将该算法应用于机器学习辅助编译器优化，以学习内联程序的策略，以便生成较小的二进
PDF3 months ago
ReAct Meets ActRe：用于对比自训练的智能体轨迹的自主标注
使用 A$^3$T 框架，通过自主注释代理轨迹，实现了多轮语言代理的自我改进，包括对失败任务的多轨迹执行和对成功和失败轨迹的对比自我训练，取得了显著优于现有技术的性能。
PDF3 months ago
物理引导的异常轨迹间隙检测
通过空间时间索引和动态区域合并，提出了一种用于检测轨迹中异常间隙的方法，并在合成和真实世界海上轨迹数据上进行了实验验证。
PDF4 months ago
DiffuserLite：实时扩散规划
DiffuserLite 是一种快速轻量级的扩散规划框架，通过引入规划细化过程（PRP）生成粗粒度到细粒度的轨迹，显著减少了冗余信息的建模，并大幅提高了决策频率。
PDF5 months ago
基于 MADRL 的无人机轨迹设计及在车联网中的防碰撞机制
在未来的 6G 网络中，无人机作为移动基站将发挥基础作用，特别是在车联网 (V2X) 应用中。本文提出了一种基于排名的二进制掩码方法，以解决多个无人机协作服务同一区域时的碰撞问题，提高训练性能并满足安全约束。
PDF5 months ago
超级 STTN：基于超图推理的社交群体感知时空变换网络用于人类轨迹预测
通过 Hyper-STTN，基于超图的时空变换网络，在拥挤场景中解码全面的群组和个体间的交互关系，从而实现人群轨迹预测。
PDF6 months ago
探索利用扩散引导的流匹配的更直接轨迹
通过在整个分布层面上由扩散模型指导的耦合策略，基于直观轨迹生成（Flow Matching）的新方法 Straighter trajectories of Flow Matching (StraighFM) 实现了在在像素空间和潜在空间下的
PDF7 months ago
KI-PMF: 知识集成的可信动作预测
本文通过整合先验知识，提出了防止离线道路预测以实现安全可靠的运动预测的概念，以确保自主车辆在复杂和动态场景中的可达性保证。
PDF9 months ago
BridgeData V2：大规模机器人学习数据集
介绍了 BridgeData V2，一个庞大而多样化的机器人操作行为数据集，旨在促进可扩展机器人学习的研究。
PDF10 months ago
ICML使用回放缓冲区对 GFlowNets 模式探索有效性的实证研究
本文研究了在 GFlowNets 算法中应用 replay buffer 的效果，结果表明相较于仅使用生成的轨迹，使用 replay buffer 训练可以提高模式发现的速度和质量。
PDFa year ago
ACL轨迹是否编码动词意义？
本研究探讨了轨迹（即物体位置和旋转随时间变化的道路）能否自然地编码动词语义，研究结果表明，轨迹本身与某些动词（如 fall）相关联，而通过自我监督预训练来进行进一步的抽象可以更好地捕捉动词含义上的细微差别（如 roll 与 slide）。
PDF2 years ago
基于归一化流的观测式模仿学习 (IL-flOw)
本论文介绍了一种基于状态观测的逆强化学习算法 IL-flOw，其将奖励建模与策略学习解耦，并利用深度密度估计方法生成奖励信号，避免了对抗训练方法的不稳定性问题。通过使用状态转移概率密度作为正向强化学习的奖励信号，实验结果展示了在大规模机器人
PDF2 years ago
采用概率密度扫描方法构建远程航行船只轨迹和预测到达时间
本文提出了一种基于概率密度的轨迹构建方法，并通过一个典型应用 —— 根据起讫点预测到达时间（ETA），进行验证。ETA 预测基于概率密度轨迹提取的物理和数学规律。该方法在所选新加坡和澳大利亚港口间的整体轨迹预测误差平均约为 0.106 天（
PDF2 years ago
找到政策马尔可夫决策过程的安全区域
本文研究了定义为策略安全区子集的 SafeZone 的复杂性，提出了一个近似算法，通过采样来实现逃逸概率和 SafeZone 大小的近似。最后给出了相关的实证评估。
PDF2 years ago
基于 Haar 小波的块自回归流模型用于轨迹预测
本研究提出了一种基于 Haar 小波变换的分块自回归模型，利用分块耦合法，通过对粗糙轨迹条件，精确地对不同时空分辨率下的轨迹进行建模并预测，以提高自主智能体的运行效果。在 Stanford Drone 和 Intersection Dron
PDF4 years ago