基于机动 LSTM 的周围车辆多模态轨迹预测
计算机视觉与模式识别
2018-10-31 v1
摘要
为了安全高效地穿越复杂交通场景，自动驾驶车辆需要具备预测周围车辆未来运动的能力。多个交互智能体、驾驶行为的多模态本质以及任务固有的不确定性，使得周围车辆的运动预测成为一个具有挑战性的问题。在本文中，我们提出了一种用于高速公路上周围车辆交互感知运动预测的 LSTM 模型。我们的模型为车辆所执行的机动分配置信度值，并基于这些置信度输出未来运动上的多模态分布。我们在公开可用的 NGSIM US-101 与 I-80 数据集上将我们的方法与已有的车辆运动预测方法进行比较。我们的结果显示在预测误差的 RMS 值方面有所改进。我们还对所提模型的各组成部分进行了消融分析，并分析了模型在复杂交通场景中所做的预测。
引用
@article{arxiv.1805.05499,
title = {Multi-Modal Trajectory Prediction of Surrounding Vehicles with Maneuver based LSTMs},
author = {Nachiket Deo and Mohan M. Trivedi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.05499},
year = {2018}
}
备注
accepted for publication at IV 2018