面向Argoverse 2运动预测挑战赛的QML方案
计算机视觉与模式识别
2022-07-15 v1 机器人学
摘要
为在各类复杂交通场景中安全导航，自动驾驶系统通常配备运动预测模块，以为下游规划模块提供关键信息。对于现实车载应用，运动预测模型的精度与延迟均至关重要。在本报告中，我们提出一种有效且高效的方案，其在2022年Argoverse 2运动预测挑战赛中排名第三。
关键词
引用
@article{arxiv.2207.06553,
title = {QML for Argoverse 2 Motion Forecasting Challenge},
author = {Tong Su and Xishun Wang and Xiaodong Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.06553},
year = {2022}
}