表Ic中的改进比表Ib中的改进更为明显,原因是设置1中的轨迹预测比设置2中的轨迹预测更为饱和,这表明基于跟踪轨迹的预测具有更大的增长潜力。在设置1中,由于已经存在较为完善的跟踪轨迹,因此直接基于这些轨迹进行预测的提升空间相对较小。而在设置2中,由于跟踪轨迹可能不够准确或完整,因此基于这些轨迹进行预测时存在更...
目标跟踪是轨迹预测的基础，没有目标跟踪，也就无法对目标的运动进行很好建模，也就无法非常准确的预测轨...
基于多头注意力对抗机制的复杂场景行人轨迹预测4 MAGAM 模型4.1 模型整体框架4.2 轨迹编码器模块4.3 交互特征提取模块4.4 轨迹解码器模块4.5 生成器与判别器5 实验5.3 评价标准5.5 实验结果与分析5.5.1 行人轨迹预测误差对比分析5.5.4 模型性能对比6 总结4 MAGAM 模型一种基于多头注意力机制的生成对抗网络模型4.1 模...
prediction的工作主要是从HD地图数据,包括车和行人的历史轨迹,预测出目标车辆的未来轨迹。prediction目前还都是open-loop的控制,它一次性预测了整条轨迹而没有迭代式的反馈,而只是用ground truth做监督,因此能否使得预测的轨迹具有真实性、自恰性、在交互中的合理性,是当前最大难点; planning的工作主要是执行close-loo...
此外,我们还可以利用轨迹提示对目标进行局部放大和细化处理,进一步提高跟踪的准确性。四、基于特征细化和轨迹提示的目标跟踪算法实现基于上述研究,我们提出了一种基于特征细化和轨迹提示的目标跟踪算法。首先,我们采用深度学习的方法对目标进行特征提取和细化处理。然后,我们利用机器学习的方法对目标的运动轨迹进行预测和提示...
1.一种无人驾驶多目标轨迹跟踪预测方法,其特征在于,包括循环推进的如下步骤: 2.如权利要求1所述的无人驾驶多目标轨迹跟踪预测方法,其特征在于,s1目标框匹配步骤中,通过iou匹配确定特定的障碍物检测目标框与特定的障碍物预测目标框之间是否能够匹配,在此基础上,通过匈牙利算法对障碍物检测目标框集合与障碍物预测目标框...
进行目标跟踪时,先验知识告诉我们定位轨迹是平滑的,目标当前时刻的状态与上一时刻的状态有关,滤波方法可以将这些先验知识考虑进来得到更准确的定位轨迹。本文简单介绍粒子滤波及其使用,接着卡尔曼滤波写,建议先阅读室内定位系列(五)——目标跟踪(卡尔曼滤波)。
进行目标跟踪时,先验知识告诉我们定位轨迹是平滑的,目标当前时刻的状态与上一时刻的状态有关,滤波方法可以将这些先验知识考虑进来得到更准确的定位轨迹。本文简单介绍卡尔曼滤波及其使用。 原理 卡尔曼滤波的细节可以参考下面这些,有直观解释也有数学推导。 运动目标跟踪(一)--搜索算法预测模型之KF,EKF,UKF ...
图2是对试验区域的一个目标节点的位置利用SVM回归模型进行位置预测,节点从一个位置连续50 s内(每秒记录一次)移动,先对其物理位置进行定位,然后对目标节点未来10 s的轨迹进行预测,得出其位置模型。从图中可以看出,如果目标节点按照一条曲线运动,利用建立好的SVM回归模型对目标节点进行定位与预测,该算法稳定且准备,减小...
动力学模型+线性时变预测模型 1.1.1 车辆动力学模型 公式(2.38)是考虑轮胎侧向、纵向滑移的非线性动力学方程,成立的条件是假设前轮偏角 δf 较小,且轮胎模型工作在线性区域。 轨迹跟踪属于横向控制,控制量为小车前轮转角δf。这里默认纵向速度Vx恒定,轨迹跟踪的目的就是使车辆的横摆角 φ 和横向位置 Y 逼近参考...