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基于流生成模型的车辆轨迹预测中的关键示例挖掘
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究在自动驾驶中利用轨迹和动态状态信息进行数据筛选，提出轨迹状态聚类和采样方法，降低注释和数据成本，同时保持模型性能。通过轨迹信息选择数据，促进训练数据多样性。使用nuScenes数据集验证方法在轨迹预测任务中的有效性，甚至在50%数据成本下达到接近基线的误差。结果表明，初期采样典型数据有助于解决冷启动问题，随着训练池增大，引入新颖性更有益。
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关键要点
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研究在自动驾驶中利用轨迹和动态状态信息进行高效数据筛选。
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提出轨迹状态聚类和采样方法，旨在降低注释和数据成本，同时保持模型性能。
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通过轨迹信息引导数据选择，促进训练数据多样性。
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使用nuScenes数据集验证方法在轨迹预测任务中的有效性。
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在仅使用50%的数据成本下，达到接近基线的误差。
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初期采样典型数据有助于解决冷启动问题。
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随着训练池增大，引入新颖性更有益。
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整合使用轨迹状态信息的主动学习可以实现更高效和稳健的自动驾驶系统。
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