Flerfordonsbanor som genereras från befintliga data och realtidsdata ger värdefulla resurser för autonom fordonsutveckling och provning. Detta dokument introducerar en flerfordonsbana generator (MTG) som extraherar tolkningsbara representationer av kör möten. Generatorns kodare har en dubbelriktad GRU-modul, och flera grenar av dess dekoder genererar sekvenserna separat. Ett nytt disentanglingsmått utvecklat för modellanalyser och jämförelser avslöjar robustheten hos de djupa generativa modellerna och beroendet bland de latenta koderna. Experiment visar att den föreslagna banan generator överträffar β-VAE och InfoGAN i termer av trafikrationalitet och disentangling. Baserat på resultaten drar vi slutsatsen att generatorn kommer att tillhandahålla ytterligare värdefulla data till de ingenjörer och forskare som utvecklar simuleringsscenarier för autonom fordonsutveckling och provning.
I REF föreslogs en multivehicle Trajectory Generator (MTG) baserad på Beta-Variarational Auto-Encoder (β-VAE) för bandataförstärkning.
A New Multi-vehicle Trajectory Generator to Simulate Vehicle-to-Vehicle Encounters
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}