Att förutse de omgivande fordonens rörelse är en kritisk förmåga för ett autonomt fordon som används i komplex trafik. Rörelse av alla fordon i en scen styrs av trafikkontext, dvs. rörelse och relativ rumslig konfiguration av angränsande fordon. I detta dokument föreslår vi en LSTM encoder-decoder modell som använder convolutional social pooling som en förbättring till sociala pooling lager för robust lärande ömsesidiga beroenden i fordon rörelse. Dessutom ger vår modell en multimodal prediktiv fördelning över framtida banor baserat på manöverklasser. Vi utvärderar vår modell med hjälp av offentligt tillgängliga NGSIM US-101 och I-80 dataset. Våra resultat visar en förbättring jämfört med den senaste tekniken när det gäller RMS-värden för förutsägelsefel och negativa log-likelihoods för verkliga framtida banor under modellens prediktiva fördelning. Vi presenterar också en kvalitativ analys av modellens förutsedda fördelningar för olika trafikscenarier.
I REF föreslås ett integrerat socialt poolingskikt för ett robust lärande om det ömsesidiga beroendet i fordonens rörelse.
Convolutional Social Pooling for Vehicle Trajectory Prediction
{'venue': 'The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2018, pp. 1468-1476', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}