MFTraj: 自主驾驶的无地图、行为驱动轨迹预测
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。这篇论文介绍了一种适用于自主驾驶的轨迹预测模型,重点是在动态交通场景中捕捉复杂的交互作用,而无需依赖高清地图。该模型被称为 MFTraj,利用历史轨迹数据结合新颖的基于动态几何图的行为感知模块。在其核心部分,一种自适应的结构感知交互图卷积网络捕捉道路用户的位置和行为特征,保留了空间 - 时间的复杂性。通过线性注意机制的增强,该模型实现了计算效率和降低参数开销。在...
MFTraj是一种适用于自主驾驶的轨迹预测模型,能够在动态交通场景中捕捉复杂的交互作用,无需高清地图。通过结构感知交互图卷积网络,保留空间-时间的复杂性。在多个数据集上的评估证明了该模型的鲁棒性和适应性,甚至在数据有限的情况下也能胜过许多基准模型。