PBP：面向自动驾驶的基于路径的轨迹预测

轨迹预测在自动驾驶技术栈中至关重要，使自动驾驶车辆能够预判周围智能体的运动。基于目标的预测模型因应对未来轨迹的多模态特性，近年来受到关注。此类模型通过先预测智能体的二维目标位置，再基于各目标预测轨迹，简化了多模态预测。然而，单一二维目标位置作为预测整条轨迹的弱归纳偏置，常导致较差的地图合规性，即部分轨迹偏离道路或违反交通规则。本文在基于目标的预测基础上提出基于路径的预测（PBP）方法以改进之。PBP 利用路径特征在 HD 地图中预测参考路径上的离散概率分布，并在路径相对的 Frenet 坐标系中预测轨迹。我们将 PBP 轨迹解码器置于 HiVT 场景编码器之上，并在 Argoverse 数据集上报告结果。实验表明，PBP 在标准轨迹预测指标上取得具竞争力的性能，同时在地图合规性方面显著优于最先进的基线。