MotionLM: 多智能体运动预测作为语言建模
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。可靠地预测道路行为是自动驾驶车辆安全规划的关键组成部分。本研究将连续轨迹表示为离散运动令牌序列，并将多智能体运动预测视为一个语言建模任务。我们的模型 MotionLM 具有多个优势：首先，它不需要锚点或明确的潜在变量优化来学习多模态分布；其次，我们利用标准的语言建模目标，通过最大化序列令牌的平均对数概率来实现；此外，该模型的顺序分解使得它能够进行时间因果条件推断。在 Waymo...
该研究提出了一种名为MotionLM的模型，将连续轨迹表示为离散运动令牌序列，并将多智能体运动预测视为一个语言建模任务。该模型在多智能体运动预测方面取得了新的最先进性能，排名第一。
