La previsione della traiettoria è una tecnologia fondamentale per l'autonomia avanzata
sistemi di guida e rappresenta uno dei problemi più impegnativi del
campo dell’intelligenza cognitiva. Prevedere con precisione le traiettorie future
di ciascun partecipante al traffico è un prerequisito per costruire una sicurezza elevata ed elevata
processo decisionale sull’affidabilità, pianificazione, e capacità di controllo in modalità autonoma
guida. Tuttavia, i metodi esistenti spesso si concentrano esclusivamente sul movimento degli altri
partecipanti al traffico senza considerare l'intento sottostante
movimento, che aumenta l’incertezza nella previsione della traiettoria. Autonomo
i veicoli operano in ambienti in tempo reale, il che significa che la previsione della traiettoria
gli algoritmi devono essere in grado di elaborare dati e generare previsioni in tempo reale.
Mentre molti metodi esistenti raggiungono un'elevata precisione, spesso faticano a farlo
gestire efficacemente scenari di traffico eterogenei. In questo documento, proponiamo a
Framework a bassa latenza soggettivo basato sull'intento per più partecipanti al traffico
previsione della traiettoria congiunta. Il nostro metodo incorpora esplicitamente il soggettivo
intenzione dei partecipanti al traffico in base ai loro punti chiave, e prevede il
traiettorie future congiuntamente senza mappa, che garantisce prestazioni promettenti
riducendo significativamente la latenza della previsione. Inoltre, presentiamo
un nuovo set di dati progettato specificamente per la previsione della traiettoria. Codice correlato
e il set di dati sarà presto disponibile.
Questo articolo esplora i giri e le loro implicazioni.
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