Scifaro

中文

数据驱动的车辆轨迹预测

计算机视觉与模式识别 2019-02-15 v1 机器学习机器人学机器学习

作者: Shayan Jawed , Eya Boumaiza , Josif Grabocka , Lars Schmidt-Thieme

在 arXiv 上查看 ↗ PDF ↗

摘要

增加自动驾驶车辆安全性是一个活跃的研究领域。尽管无法完全保证安全，但车辆预测其周围车辆未来轨迹的能力可在更大程度上帮助确保这种安全性。我们将轨迹预测问题视为多时间步预测问题，并开发一种基于卷积神经网络（CNN）的方法，从完全原始数据集中实时生成的轨迹序列进行学习。结果显示相较基线有所改进。

关键词

轨迹预测自动驾驶车辆卷积神经网络多步预测原始数据集

引用

@article{arxiv.1902.05400,
  title  = {Data-Driven Vehicle Trajectory Forecasting},
  author = {Shayan Jawed and Eya Boumaiza and Josif Grabocka and Lars Schmidt-Thieme},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1902.05400},
  year   = {2019}
}

备注

Published in ECML KNOWMe: 2nd International Workshop on Knowledge Discovery from Mobility and Transportation Systems 2018