I händelse av sensorfel är det nödvändigt för autonoma fordon att på ett säkert sätt utföra nödmanövrar och samtidigt undvika andra fordon på vägen. För att åstadkomma detta måste det sensormisslyckade fordonet förutsäga andra förares framtida semantiska beteende, såsom körfältsändringar, samt deras framtida färdvägar med tanke på ett litet fönster av tidigare sensorobservationer. Vi tar upp den första frågan om semantiskt beteende förutsägelse i detta papper, genom att införa en förutsägelse ram som utnyttjar kraften i återkommande neurala nätverk (RNN) och grafiska modeller. Vårt förutsägelsemål är att förutsäga den framtida kategoriska kör intentionen, för körfältsändringar, av angränsande fordon upp till tre sekunder in i framtiden ges så lite som en sekund fönster av förbi LIDAR, GPS, tröghet, och kartdata. Vi samlar in verkliga data som innehåller över 500.000 prover av motorvägskörning med hjälp av ett autonomt Toyota fordon. Vi föreslår ett par modeller som utnyttjar RNN: först, en monolitisk RNN-modell som försöker direkt kartlägga ingångar till framtida beteende genom ett långfristigt minnesnätverk. För det andra föreslår vi en sammansatt RNN-modell genom att använda metoden för strukturella recurrent neural Networks (RNN) för att lära sig faktorfunktioner och dra nytta av både de grafiska modellernas högnivåstruktur och RNN:s sekvensmodelleringsförmåga, som vi förväntar oss ger mer insyn i modellering och aktivitet än den monolitiska RNN. För att visa vårt tillvägagångssätt validerar vi våra modeller med äkta motorvägskörning mellan stater för att förutsäga framtida körfältsbyten av andra fordon som gränsar till vårt autonoma fordon. Vi finner att båda RNN-modellerna överträffar baslinjerna, och de överträffar varandra under vissa förhållanden.
Patel m.fl. I REF infördes ett strukturellt återkommande neuralt nätverk för detta problem.
Predicting Future Lane Changes of Other Highway Vehicles using RNN-based Deep Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}