Långsiktiga prognoser spelar en avgörande roll för intelligenta fordon. En stor utmaning som fortfarande återstår att övervinna är förutsägelsen om komplexa centrala scenarier med flera trafikanter, t.ex. fotgängare, cyklar och motorfordon, som interagerar med varandra. Detta bidrag tar itu med denna utmaning genom att kombinera en Bayesiansk filtreringsteknik för miljörepresentation och maskininlärning som långsiktig prediktor. Mer specifikt, en dynamisk beläggning rutnät karta används som ingång till en djup konvolutionella neurala nätverk. Detta ger fördelen av att använda rumsligt fördelade hastighetsuppskattningar från ett enda tidssteg för förutsägelse, snarare än en rå datasekvens, lindra vanliga problem som handlar om ingång tidsserier av flera sensorer. Dessutom har konvolutionella neurala nätverk den inneboende egenskapen att använda kontextinformation, vilket möjliggör implicit modellering av trafikantinteraktion. Pixelvis balansering tillämpas i förlustfunktionen som motverkar den extrema obalansen mellan statiska och dynamiska celler. En av de största fördelarna är den oövervakade inlärning karaktär på grund av helt automatisk etikettgenerering. Den presenterade algoritmen tränas och utvärderas på flera timmar av inspelade sensordata och jämförs med Monte-Carlo simulering. Experiment visar förmågan att modellera komplexa interaktioner.
Hoermann m.fl. REF rapportera en djupgående CNN-modell för dynamiska rutnätsprognoser med data från flera sensorer.
Dynamic Occupancy Grid Prediction for Urban Autonomous Driving: A Deep Learning Approach with Fully Automatic Labeling
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}