基于深度卷积网络的非结构化道路自主驾驶多模态轨迹预测

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本研究解决了开放式矿区自主驾驶中，非结构化道路导致的轨迹预测不确定性问题。通过将周围环境和目标车辆的历史轨迹编码为栅格化图像，并利用深度卷积网络预测目标车辆的多条可能轨迹及其概率，显著提高了轨迹预测的准确性。该方法经过离线测试，并与基于物理的方法进行了比较，展示了其潜在的应用价值。

卷积
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