基于HD地图图像的多模态轨迹预测：面向自动驾驶车辆
计算机视觉与模式识别
2024-10-02 v3
摘要
预测 ego 车辆轨迹仍然是关键挑战，尤其是在城市和密集区域，因为其他车辆和行人行为难以预测。多模态轨迹预测通过考虑基于多种环境数据源的多种可能未来轨迹，提高了决策能力。在这种方法中，我们利用ResNet-50从高定义地图数据中提取图像特征，并使用IMU传感器数据计算速度、加速度和偏航率。采用时序概率网络来计算潜在轨迹，选择最准确且高度可能的轨迹路径。该方法整合了HD地图数据，以提高自动驾驶车辆轨迹预测的鲁棒性和可靠性。
引用
@article{arxiv.2407.05811,
title = {MapsTP: HD Map Images Based Multimodal Trajectory Prediction for Automated Vehicles},
author = {Sushil Sharma and Arindam Das and Ganesh Sistu and Mark Halton and Ciarán Eising},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.05811},
year = {2024}
}
备注
This paper is a preprint of a paper submitted to the 26th Irish Machine Vision and Image Processing Conference (IMVIP 2024). If accepted, the copy of record will be available at IET Digital Library