从预测到规划：基于目标条件化车道图遍历
机器人学
2023-08-15 v2
摘要
自动驾驶运动预测领域近期取得巨大进展，涌现出愈发强大的神经网络架构。利用这些强大模型对密切相关的规划任务极具潜力。本文提出一种新颖的目标条件化方法，并展示其将最先进预测模型转化为目标导向规划器的潜力。我们的核心洞见是，在行为层将预测条件化于导航目标优于其他广泛采用的方法，且附带模型可解释性增强的好处。我们在大型开源数据集上训练模型，并在综合基准中展示出 promising 性能。
引用
@article{arxiv.2302.07753,
title = {From Prediction to Planning With Goal Conditioned Lane Graph Traversals},
author = {Marcel Hallgarten and Martin Stoll and Andreas Zell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.07753},
year = {2023}
}