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基于递进交互的自动驾驶轨迹预测学习
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内容提要
该研究提出了一种关注社交图转换网络的多模态轨迹预测方法，结合了图卷积网络和Transformer网络，通过生成稳定分辨率的伪图像来处理空时图，并设计了关注社交交互信息的模块。实验证明该模型在多个度量指标上最大限度地降低了位移误差，并显著减少碰撞的可能性，同时具备长时间预测的能力。
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关键要点
- 提出了一种关注社交图转换网络的多模态轨迹预测方法。
- 该方法结合了图卷积网络和Transformer网络。
- 通过生成稳定分辨率的伪图像来处理空时图。
- 设计了关注社交交互信息的模块。
- 实验证明该模型在多个度量指标上最大限度地降低了位移误差。
- 显著减少碰撞的可能性。
- 具备长时间预测的能力。
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