基于多头注意力机制的概率化车辆轨迹预测
计算机视觉与模式识别
2020-07-07 v3 机器学习
机器人学
信号处理
摘要
本文提出一种可在线运行的深度学习模型，用于概率化车辆轨迹预测。我们提出了一种基于多头注意力（multi-head attention）的简单编码器-解码器架构。所提模型并行生成多辆车预测轨迹的分布。我们建模交互的方法能够以无监督方式学习关注少数有影响力的车辆，从而提升网络的可解释性。在高速公路自然轨迹上的实验表明，在纵向与横向位置误差方面均有明显改善。
引用
@article{arxiv.2004.03842,
title = {Multi-Head Attention based Probabilistic Vehicle Trajectory Prediction},
author = {Hayoung Kim and Dongchan Kim and Gihoon Kim and Jeongmin Cho and Kunsoo Huh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.03842},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 5 figures, 2020 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)