Förutsägelse av ett förarfordons rörelse är avgörande för avancerade körsystem, vilket gör det möjligt att upptäcka potentiella risker för delad kontroll mellan förar- och automationssystem. I detta dokument föreslår vi en variationsbaserad neural nätverksstrategi som förutsäger framtida förarbana fördelningar för fordonet baserat på flera sensorer. Vår prediktor genererar både en villkorlig variationsfördelning av framtida banor och en konfidensbedömning för olika tidshorisonter. Vår strategi gör att vi kan hantera till sin natur osäkra situationer, och resonera om informationsvinster från varje insats, samt kombinera vår modell med ytterligare prediktorer, skapa en blandning av experter. Vi visar hur vi kan öka variationsförutsägaren med en fysikbaserad prediktor, och baserat på deras förtroendeuppskattningar, förbättra systemets övergripande prestanda. Den resulterande kombinerade modellen är medveten om den osäkerhet som är förknippad med dess förutsägelser, vilket kan hjälpa fordonens autonomi att fatta beslut med större förtroende. Modellen är validerad på verkliga stadskörningsdata som samlats in på flera platser. Denna validering visar att vårt tillvägagångssätt förbättrar prognosfelet för en fysikbaserad modell med 25 % samtidigt som vi framgångsrikt identifierar de osäkra fallen med 82 % noggrannhet.
Ref tittar på att använda osäkerhet från en BNN för att producera både en distribution av möjliga framtida banor i en bil i en korsning, och en förtroende uppskattning för varierande tidshorisonter, med det slutliga målet att öka resultatet av detta med en fysikbaserad prediktor med hjälp av förtroende uppskattningar.
Uncertainty-Aware Driver Trajectory Prediction at Urban Intersections
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}