Abstract-För en effektiv integration av autonoma fordon på vägar, mänskliga-liknande resonemang och beslutsfattande i komplexa trafiksituationer behövs. En av de viktigaste faktorerna för att uppnå detta mål är uppskattningen av det framtida beteendet hos de fordon som finns på scenen. I detta arbete föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för att förutsäga utvecklingen av fordon som omger ett målfordon i en motorvägsmiljö. Vår strategi är baserad på en LSTM encoder-dekoder som använder en social pooling mekanism för att modellera samspelet mellan alla närliggande fordon. Originaliteten i vår sociala pooling modul är att den kombinerar både lokala och icke-lokala verksamheter. Den icke-lokala flerhuvudsmekanismen fångar upp varje fordons relativa betydelse trots avstånden mellan fordonen till målfordonet, medan de lokala blocken representerar samverkan mellan fordon i närheten. I detta dokument jämförs det föreslagna tillvägagångssättet med den senaste tekniken med hjälp av två naturalistiska datauppsättningar: Next Generation Simulation (NGSIM) och det nya högD Datasetet. Den föreslagna metoden överträffar de befintliga när det gäller RMS-värden för förutsägelsefel, vilket visar hur effektivt det är att kombinera lokala och icke-lokala verksamheter i ett sådant sammanhang.
I REF utvecklas en mekanism som kallas icke-lokal uppmärksamhet med flera huvud.
Non-local Social Pooling for Vehicle Trajectory Prediction
{'venue': '2019 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2019 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}