周围车辆将如何运动？一种用于机动分类与运动预测的统一框架
计算机视觉与模式识别
2018-05-29 v1
摘要
对周围车辆运动的可靠预测是自动驾驶车辆路径规划的关键要求。本文提出一种用于周围车辆机动分类与运动预测的统一框架，该框架利用了多种线索，即估计的车辆运动、对高速公路交通典型运动模式的理解以及车辆间交互。我们针对使用安装在车辆上的传感器在高速公路上收集的真实交通数据，以机动分类准确率以及预测轨迹相对于真值的平均和中值绝对误差来报告结果。我们进行了消融分析以考察每种线索对轨迹预测的相对重要性。此外，给出了该框架各组件执行时间的分析。最后，我们展示了多个案例分析，用于分析我们的模型在复杂交通场景下的输出。
引用
@article{arxiv.1801.06523,
title = {How would surround vehicles move? A Unified Framework for Maneuver Classification and Motion Prediction},
author = {Nachiket Deo and Akshay Rangesh and Mohan M. Trivedi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.06523},
year = {2018}
}
备注
Accepted for publication in IEEE transactions on Intelligent Vehicles