用于轨迹预测的受限动作空间的混合机器学习模型
机器人学
2025-08-20 v2 机器学习
摘要
轨迹预测是推进自动驾驶技术、提高安全性和效率的关键步骤。尽管基于深度学习的端到端模型具有巨大的潜力, 但它们往往不考虑车辆动力学限制, 从而导致不切实际的预测。为此, 本 work 引入一种新型混合模型, 将深度学习与运动学模型相结合。它能够预测物体属性如加速度和偏航率, 并据此生成轨迹。关键贡献在于将专家知识纳入深度学习模型的学习目标中。这导致可用动作空间受限, 从而实现对物理上可行的物体属性和轨迹的预测, 提高了安全性和鲁棒性。该混合模型促进了解释性的提升, 从而增强了深度学习方法的可信度, 并推动了安全规划解决方案的发展。在公开的真实世界 Argoverse 数据集上进行的实验表明, 该方法能够产生逼真的驾驶行为, 基准比较和消融实验显示出令人鼓舞的成果。
引用
@article{arxiv.2501.03666,
title = {Hybrid Machine Learning Model with a Constrained Action Space for Trajectory Prediction},
author = {Alexander Fertig and Lakshman Balasubramanian and Michael Botsch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.03666},
year = {2025}
}
备注
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