基于拓扑图的多模态轨迹预测模型 TopoDiffuser
机器人学
2025-08-04 v1
摘要
本文介绍 TopoDiffuser，这是一个基于扩散模型的多模态轨迹预测框架，融合拓扑图（topometric maps）以生成准确、多样且符合道路规范的未来运动预测。通过将拓扑图的结构线索嵌入条件扩散模型的去噪过程中，该方法实现了轨迹生成，使其自然遵循道路几何，而无需依赖显式约束。一个多模态条件编码器将激光雷达观测、历史运动和路线信息融合为统一的鸟瞰图（BEV）表示。在 KITI 基准测试上进行的广泛实验表明，TopoDiffuser 超过了当前最先进的方法，同时保持强大的几何一致性。消融研究进一步验证了每个输入模态的贡献，以及去噪步骤和轨迹样本数量的影响。为支持未来研究，我们公开了代码：https://github.com/EI-Nav/TopoDiffuser。
关键词
引用
@article{arxiv.2508.00303,
title = {TopoDiffuser: A Diffusion-Based Multimodal Trajectory Prediction Model with Topometric Maps},
author = {Zehui Xu and Junhui Wang and Yongliang Shi and Chao Gao and Guyue Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.00303},
year = {2025}
}