笔者注:此处所指的效率底下是指使用agent-centric预测场景中所有agent的未来轨迹时,计算复杂度同agent的数量呈线性关系,效率低下;如果采用scene-centric来预测场景中agent的未来轨迹,则影响轨迹预测精度 本文实质探讨的问题是,如何在scene-centric范式预测的基础上,享受高效率的同时,提高轨迹预测的精度。 Methods 我们提出...
轨迹预测中对于场景的编码方式常见的有scene-centric以及agent-centric。 传统的基于agent-centric编码的轨迹预测方法在一次前向推理的过程中只能预测一个target agent的未来轨迹,如果要对场景中多个agent进行预测时,需要对场景中各个agent分别进行agent-centric的规范化后单独预测轨迹,并不会考虑各个agent预测轨迹之间的冲突,...
formulate a model 去同时(jointly)预测所有的agent行为,producing consistent future 来解释agent之间的行为以下为原文,这个贡献的格式和jjh说的TRO格式好像,名词方法为主语A novel, scene-centric approach that allows us to gracefully switch training the model to produce either marginal (independent) and joint ...
轨迹预测可分为短期预测与长期预测。 短期预测一般根据运动学模型(CV/CA/CTRV/CTRA)基于当前的目标state信息预测未来一段时间的轨迹,一般<1s是合适的,如果时间过长,那目标仅与运动学相关的假设就不成立了。短期预测可以建一个运动模型专门去预测,同样的也可以使用...
图2. CNN+LSTM进行4D轨迹预测[4] 图3展示了Google利用VectorNet(一种分层图神经网络)来进行轨迹预测的方法[5]。 图3. Google提出的VectorNet轨迹预测示意图[5] Uber公司则使用了不同的策略,他们提出了LaneRCNN,一个以图为中心的运动预测模型,以分...
本文是对 UniScene: Unified Occupancy-centric Driving Scene Generation的解读,UniScene 在Video、LiDAR 和Occupancy生成方面超过了所有之前的SOTA方法。此外,UniScene生成的数据可显着增强下游任务,包括Occupancy预测、3D检测和BEV分割。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2412.05435 ...
本文是对 UniScene: Unified Occupancy-centric Driving Scene Generation的解读,UniScene 在Video、LiDAR 和Occupancy生成方面超过了所有之前的SOTA方法。此外,UniScene生成的数据可显着增强下游任务,包括Occupancy预测、3D检测和BEV分割。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2412.05435 ...
scene centric特征表达 scene centric与agent centric特征表达对比:scene centric主要是基于一个interest目标位置为为参考点,编码所有其他目标特征,同时预测所有agent轨迹。agent centric是基于预测目标为中心,编码所有其他所有障碍物特征,实现目标轨迹预测。 文中将目标特征分为三类,第一类是目标历史轨迹特征编码、第二类是静态...
Scene-centric representation for agents and roadgraphs Agents: generate a feature for every agent time step if that time step is visible. Static road elements: a set of features for the static road graph, road elements static in space and time, learning one feature vector per polyline (with ...
在本文中,我们研究了在社交媒体中仅仅用正关系和内容为中心的交互行为(content-centric interactions)来预测负关系的问题。我们对负关系做了一些列观测并且提出了一个原则性框架 NeLP,该框架可以利用正关系和以内容为中心的交互来预测负关系。我们对...