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构建安全可靠的自动驾驶系统：动态占用预测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
Occupancy Flow Fields是一种新的运动预测表示方法，使用深度学习生成，并引入流跟踪损失来建立一致性。该方法在占用预测、运动估计和代理重构等方面表现出有效性。此外，该方法还解决了轨迹集和占用格之间的局限性，并在大规模自动驾驶数据集上展示了优于现有技术的结果。
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关键要点
- 提出了 Occupancy Flow Fields，作为一种新的自动驾驶运动预测表示方法。
- 该方法使用深度学习架构生成，并引入流跟踪损失以建立占用和流动预测之间的一致性。
- 在占用预测、运动估计和代理重构等指标上证明了其有效性。
- 成功缓解了轨迹集和占用格之间的局限性。
- 提出了如何预测具有推测性的代理的新问题。
- 在大规模自动驾驶数据集和公共 INTERACTION 数据集上展示了优于现有技术的结果。
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