基于 Transformer 网络的自动驾驶轨迹预测
机器人学
2024-02-27 v1
摘要
预测周围智能体的轨迹仍被认为是自动驾驶最具挑战性的任务之一。在本文中，我们介绍了一种基于 Transformer 网络的多模态轨迹预测框架。每个智能体的语义地图被用作卷积网络的输入，以自动推导相关的上下文信息。本研究还提出了一种新的辅助损失函数，用于惩罚不可行的离路预测。在 Lyft l5kit 数据集上的实验表明，所提出的模型达到了 state-of-the-art 性能，显著提高了预测结果的准确性和可行性。
引用
@article{arxiv.2402.16501,
title = {Trajectory Prediction for Autonomous Driving Using a Transformer Network},
author = {Zhenning Li and Hao Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.16501},
year = {2024}
}