MGTR：基于 LiDAR 的多粒度 Transformer 运动预测
计算机视觉与模式识别
2024-02-07 v2 机器人学
摘要
运动预测一直是自动驾驶系统的关键组成部分，因为它需要处理涉及不同类型移动智能体的高度不确定和复杂场景。在本文中，我们提出了一种多粒度 Transformer (MGTR) 框架，这是一种编码器-解码器网络，能够为不同类型的交通智能体利用不同粒度的上下文特征。为了进一步增强 MGTR 的能力，我们通过整合来自现成 LiDAR 特征提取器的 LiDAR 语义特征来利用 LiDAR 点云数据。我们在 Waymo Open Dataset 运动预测基准上对 MGTR 进行了评估，结果表明所提出的方法达到了最先进的性能，在其排行榜上排名第一 (https://waymo.com/open/challenges/2023/motion-prediction/)。
关键词
引用
@article{arxiv.2312.02409,
title = {MGTR: Multi-Granular Transformer for Motion Prediction with LiDAR},
author = {Yiqian Gan and Hao Xiao and Yizhe Zhao and Ethan Zhang and Zhe Huang and Xin Ye and Lingting Ge},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.02409},
year = {2024}
}
备注
Accepted to ICRA 2024