前言笔者在编写及复现轨迹预测算法的过程中发现,由于pytorch灵活的广播机制、高级索引、丰富的函数等特性,轨迹预测算法中的某些函数及功能的实现可以达到时间复杂度低,运行效率高的效果… Sakura 轨迹预测算法—QCNet Query-Centric Trajectory Prediction 摘要以agent为中心的建模方案,每得到新数据后,
我们认为有M个模态,每个模态就是一二个高斯分布,其中s^{1:T}表示某条未来T帧的轨迹,这里一个模态里不同时刻的mean和variance绑定成一组,一共有M组。 作为model最后的部分,有两个head,分别预测这些轨迹的轨迹以及概率,概率采用softmax使得总概率和为1. 训练方式:目标为优化GT轨迹在预测分布里的最大似然,认为最...
试图实现多样性和覆盖率的模型在训练过程中经常遭受模式崩溃[4,5,6],而由于可能轨迹的空间随时间呈指数增长,难以进行可处理的概率推断。 **我们的多路径模型用一个关键的见解来解决这些问题:它使用一组固定的轨迹锚作为建模的基础。**这让我们可以分层地考虑随机不确定性:首先,意图不确定性捕获了代理打算做什么的...
- 基于服务质量的切换策略:根据网络延迟、抖动等参数来评估服务质量,并据此决定是否进行切换。 - 基于移动预测的智能切换:通过用户的移动轨迹和速度等信息来预测未来的接入点,提前进行切换准备。 ### 三、总结与对比 - **目的不同**:Multipath交互旨在提高数据传输的效率和可靠性;而切换则关注于保持用户连接的连续...
图6(a) 显示了针对五个轨迹单独获得的 BP-SLAM 代理位置 RMSE 随时间 n 的变化,以及在五个轨迹上平均的整体 RMSE。图 6(b) 显示了单个 RMSE 的经验累积分布函数 (CDF) 和五个 RMSE 的经验累积分布函数。可以看出,在 RMSE 等于 0.12m 甚至更小时,各个 CDF 已经非常接近 1。所有单个 RMSE 的最大值在所...
示波器轨迹表明,拟议的四通道UCH-DSSS收发器的实验波形几乎与使用P-Spice电路仿真获得的波形接近。 BER计测量的BER实验值也与理论上获得的BER很好地匹配。还从眼图分析了噪声容限和失真性能,这表明噪声容限和失真也与频率无关(在FAF-06和FAF-05中使用),并且FAF-06的操作带宽约为5.5倍比FAF-05还要多。 著录项 ...
概述考古一篇轨迹预测的论文MultiPath。MultiPath属于预测领域Anchor Based的方法。模型通过K-means离线学习得到 k 条锚轨迹簇(Trajectory Anchors),当做 k 个模态。模型在每个时间步输出三个量,即锚点的高斯…
原始的multipath模型用了静态anchors,因此需要首先从数据中聚类得到anchors,然后再通过anchors训练轨迹预测模型。本文中的multipath++模型直接学习anchor embedding(???怎么学习,以及实现和轨迹的一一对应,需要看相关参考文献)。 decoder的输出特征 decoder的计算公式 ...