För att på ett säkert och effektivt sätt kunna navigera i komplex stadstrafik måste autonoma fordon göra ansvarsfulla förutsägelser i förhållande till omgivande trafikagenter (fordon, cyklar, fotgängare osv.). En utmanande och kritisk uppgift är att utforska olika trafikagenters rörelsemönster och förutsäga deras framtida färdvägar på ett korrekt sätt för att hjälpa det autonoma fordonet att fatta rimliga navigeringsbeslut. För att lösa detta problem föreslår vi en långsiktig korttidsminnesbaserad (LSTM-baserad) trafikförutsägelsealgoritm, TrafficPredict. Vårt tillvägagångssätt använder ett instanslager för att lära sig instansers rörelser och interaktioner och har ett kategorilager för att lära sig likheterna i fall som hör till samma typ för att förfina förutsägelsen. För att utvärdera dess prestanda samlade vi in kursdataset i en stor stad bestående av varierande förhållanden och trafiktätheter. Datasetet innehåller många utmanande scenarier där fordon, cyklar och fotgängare rör sig mellan varandra. Vi utvärderar prestandan hos TrafficPredikt på vår nya datauppsättning och belyser dess högre noggrannhet för bana förutsägelse genom att jämföra med tidigare förutsägelser metoder.
För interaktionsmedvetna förutsägelser mellan heterogena agens, Ma et al. REF föreslår en grafbaserad LSTM som använder instanslager för att ta hänsyn till enskilda agensers rörelser och interaktioner, och kategorilager för att utnyttja likheter mellan agens av samma typ.
TrafficPredict: Trajectory Prediction for Heterogeneous Traffic-Agents
{'venue': 'AAAI 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}