使用双层变分遮挡模型对被遮挡交通智能体进行规划
机器学习
2022-10-27 v1 机器人学
摘要
对被遮挡交通智能体进行推理是自动驾驶车辆规划面临的一项重大开放挑战。近期深度学习模型在基于附近可见智能体的行为预测被遮挡智能体方面展现了出色的结果；然而，正如我们在实验中所展示的，这些模型难以集成到下游规划中。为此，我们提出双层变分遮挡模型，这是一种两步生成模型，首先预测被遮挡智能体的可能位置，然后生成被遮挡智能体的可能轨迹。与现有方法不同，BiVO 输出轨迹分布，可从中进行采样并集成到标准下游规划中。我们在闭环回放仿真中使用真实世界 nuScenes 数据集对该方法进行了评估。结果表明，BiVO 能够成功学习预测被遮挡智能体的轨迹，且这些预测在关键场景中带来了更好的后续运动规划。
引用
@article{arxiv.2210.14584,
title = {Planning with Occluded Traffic Agents using Bi-Level Variational Occlusion Models},
author = {Filippos Christianos and Peter Karkus and Boris Ivanovic and Stefano V. Albrecht and Marco Pavone},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.14584},
year = {2022}
}
备注
7 pages, 6 figures