Att förutse de omgivande fordonens rörelse är en kritisk förmåga för ett autonomt fordon som används i komplex trafik. Rörelse av alla fordon i en scen styrs av trafikkontext, dvs. rörelse och relativ rumslig konfiguration av angränsande fordon. I detta dokument föreslår vi en LSTM encoder-decoder modell som använder convolutional social pooling som en förbättring till sociala pooling lager för robust lärande ömsesidiga beroenden i fordon rörelse. Dessutom ger vår modell en multimodal prediktiv fördelning över framtida banor baserat på manöverklasser. Vi utvärderar vår modell med hjälp av offentligt tillgängliga NGSIM US-101 och I-80 dataset. Våra resultat visar en förbättring jämfört med den senaste tekniken när det gäller RMS-värden för förutsägelsefel och negativa log-likelihoods för verkliga framtida banor under modellens prediktiva fördelning. Vi presenterar också en kvalitativ analys av modellens förutsedda fördelningar för olika trafikscenarier.
Baserat på det, Deo et al. föreslog Convolutional Social Pooling för att göra multimodal bana prognoser REF.
Convolutional Social Pooling for Vehicle Trajectory Prediction
{'venue': 'The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2018, pp. 1468-1476', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}