För att köra säkert och effektivt på allmänna vägar, autonoma fordon måste förstå avsikterna med omgivande fordon, och anpassa sitt eget beteende därefter. Om erfarna förare i allmänhet är bra på att dra slutsatsen att andra fordon rör sig upp till några sekunder i framtiden, kan de flesta nuvarande avancerade förarassistanssystem (ADAS) inte utföra sådana prognoser på medellång sikt och är vanligtvis begränsade till situationer med höglikviditet, t.ex. nödbromsning. I den här artikeln presenterar vi ett första steg mot konsekvent bana förutsägelse genom att införa en lång korttidsminne (LSTM) neurala nätverk, som är kapabel att exakt förutsäga framtida längsgående och laterala banor för fordon på motorvägen. Till skillnad från tidigare arbete med fokus på ett lågt antal banor som samlats in från ett fåtal förare, var vårt nätverk utbildat och validerat på NGSIM US-101 dataset, som innehåller totalt 800 timmar registrerade banor i olika trafiktätheter, som representerar mer än 6000 enskilda förare.
Inom ramen för djupinlärning tillämpar arbetet i REF LSTM på banprognoser för fordon på landsväg.
An LSTM network for highway trajectory prediction
{'venue': '2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'journal': '2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}