环岛处基于机动行为的锚定轨迹假设
计算机视觉与模式识别
2021-04-23 v1 机器人学
摘要
预测周围车辆的未来行为对自动驾驶平台安全穿行其他交通至关重要。这在诸如穿越无信号交叉口等决策时尤为关键。我们通过从人类驾驶员数据学习，解决具有挑战性的环岛环境中的车辆运动预测问题。我们扩展现有的循环编码器-解码器模型，使其有利地与锚定轨迹结合以预测环岛上的车辆行为。驾驶员的意图由一组对应于语义驾驶概念的机动行为编码。相应地，我们的模型采用一组覆盖环岛可能结果空间的机动特定锚定轨迹。所提模型可基于机动特定锚点输出预测未来轨迹上的多模态分布。我们使用公开RounD数据集评估模型，实验结果显示所提基于机动的锚回归在提升预测精度上的有效性，将平均RMSE降至比最佳基线低28%。我们的代码可在 https://github.com/m-hasan-n/roundabout 获取。
引用
@article{arxiv.2104.11180,
title = {Maneuver-based Anchor Trajectory Hypotheses at Roundabouts},
author = {Mohamed Hasan and Evangelos Paschalidis and Albert Solernou and He Wang and Gustav Markkula and Richard Romano},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.11180},
year = {2021}
}
备注
Under Review IROS 2021