Att förutse eventuella beteenden hos trafikdeltagare är en väsentlig förmåga för autonoma fordon. Många beteendedetekterings- och manöverigenkänningsmetoder har bara en mycket begränsad förutsägelsehorisont som lämnar otillräcklig tid och utrymme för planering. För att undvika otillfredsställande reaktiva beslut är det viktigt att räkna långsiktiga framtida belöningar i planeringen, vilket kräver att prognoshorisonten förlängs. I detta papper avslöjar vi att ledtrådar till fordonsbeteenden över en längre horisont kan hittas i fordonsinteraktion, vilket gör det möjligt att förutse sannolikheten för ett visst beteende, även i avsaknad av någon tydlig manövermönster. Vi antar en återkommande neurala nätverk (RNN) för observation kodning, och baserat på det, föreslår vi en ny fordon beteende interaktion nätverk (VBIN) för att fånga fordonet interaktion från de dolda tillstånd och anslutning funktionen för varje interaktion par. Utgången av vår metod är en probabilistisk sannolikhet för flera beteende klasser, som matchar multimodal och osäker natur av den avlägsna framtiden. En systematisk jämförelse av vår metod mot två state-of-the-art metoder och ytterligare två basmetoder på en offentligt tillgänglig verklig motorväg dataset tillhandahålls, visar att vår metod har överlägsen noggrannhet och avancerad förmåga för interaktion modellering.
Ett nätverk för fordonsbeteendeinteraktion som fångar fordonsinteraktioner presenterades i REF.
Predicting Vehicle Behaviors Over An Extended Horizon Using Behavior Interaction Network
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}