无真实数据训练轨迹预测器

本文提出一种能够准确平滑地估计位置、航向和速度的框架。利用这一高质量输入，我们提出一种基于 Trajectron++ 的系统，能够持续生成精确的轨迹预测。与传统需要真实数据进行训练的模型不同，我们的方法消除了这一依赖。我们的分析表明，输入质量较差会导致预测噪声和不可靠，可能对导航模块造成不利影响。我们评估了输入数据质量和模型输出，以说明输入噪声的影响。此外，我们展示了所提估计系统即使在数据有限的情况下也能有效训练轨迹预测模型，产生稳健的预测并适应不同环境。准确的估计对于在实际场景中部署轨迹预测模型至关重要，而我们的系统确保在各种应用情境中都能产生有意义且可靠的结果。