一种车辆轨迹预测的结构感知车道图变换模型
发表于: 。具有结构感知能力的 Lane Graph Transformer (LGT) 模型将地图拓扑结构编码到注意力机制中,以精确预测自动驾驶车辆周围车辆的未来轨迹。对 Argoverse 2 数据集进行的实验结果表明,与基准模型相比,所提出的 LGT 模型在预测性能上显著提高,minFDE$_6$ 指标下降了 60.73%,b-minFDE$_6$ 指标下降了...
具有结构感知能力的 Lane Graph Transformer (LGT) 模型将地图拓扑结构编码到注意力机制中,以精确预测自动驾驶车辆周围车辆的未来轨迹。对 Argoverse 2 数据集进行的实验结果表明,与基准模型相比,所提出的 LGT 模型在预测性能上显著提高,minFDE$_6$ 指标下降了 60.73%,b-minFDE$_6$ 指标下降了...