视频终结了HD地图：直接从航拍图像预测多智能体行为
计算机视觉与模式识别
2023-09-21 v2 机器人学
摘要
利用人类演示学习多智能体行为模型的算法发展，推动了自动驾驶领域日益逼真的仿真。一般而言，此类模型通过利用可行驶车道等从人工标注高精(HD)地图获得的道路上下文信息，学习联合预测所有受控智能体的轨迹。近期研究表明，这些模型可大幅受益于训练可用人类数据量的增加。然而，每个新地点都必需的人工HD地图标注，构成了高效扩展人类交通数据集的瓶颈。我们提出一种基于航拍图像的地图(AIM)表示，其仅需极少标注，并为行人与车辆等交通智能体提供丰富道路上下文信息。我们通过将AIM作为基于图像纹理的可微分渲染模块嵌入可微分驾驶仿真器，评估了基于AIM的多智能体轨迹预测。结果表明，与使用栅格化HD地图训练的模型相比，采用我们的AIM表示尤其在场景中对行人的多智能体轨迹预测上具有竞争力。
引用
@article{arxiv.2305.11856,
title = {Video Killed the HD-Map: Predicting Multi-Agent Behavior Directly From Aerial Images},
author = {Yunpeng Liu and Vasileios Lioutas and Jonathan Wilder Lavington and Matthew Niedoba and Justice Sefas and Setareh Dabiri and Dylan Green and Xiaoxuan Liang and Berend Zwartsenberg and Adam Ścibior and Frank Wood},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.11856},
year = {2023}
}