I detta dokument föreslår vi en djupinlärning baserad fordon bana förutsägelse teknik som kan generera den framtida bana sekvens av omgivande fordon i realtid. Vi använder encoder-dekoder arkitektur som analyserar det mönster som ligger till grund för den tidigare banan med hjälp av den långsiktiga korttidsminne (LSTM) baserad kodare och genererar den framtida bana sekvens med hjälp av LSTM-baserade dekoder. Denna struktur producerar K troligast bana kandidater över beläggning rutnät karta genom att använda strålen sökteknik som håller K lokalt bästa kandidater från dekoder utdata. De experiment som utförs på vägtrafikscenarier visar att den föreslagna metodens förutsägelsenoggrannhet är betydligt högre än de konventionella teknikerna för att förutsäga banan.
SEQ2SEQ REF presenterar ett nytt LSTM-baserat encoder-dekoder-nätverk för att förutsäga banor i en rutnätskarta.
Sequence-to-Sequence Prediction of Vehicle Trajectory via LSTM Encoder-Decoder Architecture
{'venue': '2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}