基于意图识别与风险感知的复杂交通场景自主驾驶轨迹预测
机器人学
2024-09-25 v1
摘要
准确预测周围车辆的轨迹是自动驾驶车辆面临的关键挑战。在复杂交通场景中，当前自动驾驶系统存在两个显著问题：预测的认知不确定性以及缺乏风险意识，这限制了自动驾驶技术的进一步发展。为此，我们引入一种新型轨迹预测模型，融合了驾驶行为、伦理决策和风险评估的相关观点和原则。基于联合预测，模型由交互、意图和风险评估三个模块组成。交互模块能够在每个时间戳全面捕获车辆之间的动态交互。基于交互信息，模型考虑车辆的主要意图，以增强轨迹生成的多样性。预测轨迹的优化遵循先进的风险感知决策原则。在DeepAccident数据集上进行的实验结果表明，该方法在正常场景和事故场景上的预测性能卓越，分别优于最先进的算法至少提高了28.9%和26.5%。该模型提高了复杂交通场景下轨迹预测的专业性和适应性。该模型的代码已公开于https://sites.google.com/view/ir-prediction。
引用
@article{arxiv.2409.15821,
title = {Intention-based and Risk-Aware Trajectory Prediction for Autonomous Driving in Complex Traffic Scenarios},
author = {Wen Wei and Jiankun Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.15821},
year = {2024}
}