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自动驾驶的基于路径的轨迹预测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文介绍了一种基于条件变分自编码器的双向多模态轨迹预测方法BiTraP，通过目标条件化和双向编/解码器结构提高了长期轨迹预测准确性。研究发现，CVAE中的目标模型对多模态轨迹分布有直接影响，为机器人应用的轨迹预测器设计提供了指导。
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关键要点
- 本论文介绍了一种基于条件变分自编码器的双向多模态轨迹预测方法BiTraP。
- BiTraP采用目标条件化方法和双向编/解码器结构以提高长期轨迹预测准确性。
- 该方法在第一人称视角和鸟瞰视角均表现良好，比最先进的轨迹预测方法提高了约10-50%。
- 研究发现CVAE中的目标模型对预测的多模态轨迹分布产生直接影响。
- 该研究为机器人应用的轨迹预测器设计提供了指导，特别是在碰撞回避和导航系统方面。
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