轨迹预测 - 电子工程专辑

轨迹预测

一文了解自动驾驶轨迹预测技术

作者 | 王车车出品 | 汽车电子与软件#01引言人在驾驶车辆时会时刻考虑周围的车辆或行人，持续不断地评估相邻车辆及行人的移动路径，以此指导自身操作。这一连串预判，往往在熟练驾驶者心中成为一种近乎本能的反应，尤其是一位经验老到的司机，能凭借深厚的驾驶经验和敏锐的洞察力，做出更为广泛且精确的预判。从埃隆·马斯克的“第一性原理”视角思考，既然人类驾驶员会提前预判旁车轨迹，一辆自动驾驶车辆是否也应该

汽车电子与软件 2024-05-10 816浏览
创新的动态轨迹预测方法：HPNet-生成准确稳定的未来轨迹！

关注公众号，点击公众号主页右上角“ ··· ”，设置星标，实时关注智能汽车电子与软件最新资讯论文标题：HPNet: Dynamic Trajectory Forecasting with Historical Prediction Attention论文作者：Xiaolong Tang, Meina Kan, Shiguang Shan, Zhilong Ji, Jinfeng Bai, Xili

智能汽车电子与软件 2024-05-06 653浏览
自动驾驶轨迹预测真正重要的是什么？

--关注、星标、回复“智驾圈子”--↓↓查看：「智驾最前沿」智驾圈子资料目录↓↓自动驾驶轨迹预测真正重要的是什么？在自动驾驶系统中，轨迹预测在确保安全和促进平稳导航方面发挥着至关重要的作用。然而，观察到固定数据集上的预测因子的准确性与其在下游任务中使用时的驾驶性能之间存在很大差异。这种差异源于当前轨迹预测评估协议中被忽视的两个因素：1）数据集与真实驾驶场景之间的动力学差距；2）预测器的计算效率；

智驾最前沿 2023-08-21 857浏览
自动驾驶为什么需要轨迹预测？

--关注、星标、回复“智驾圈子”--↓↓查看：「智驾最前沿」智驾圈子资料目录↓↓原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/365881810何为轨迹预测自动驾驶中，轨迹预测一般位于感知模块的后端，规控的前端，为承上启下的模块。输入为感知模块提供的目标track的state信息、道路结构信息，综合考量高精地图信息、目标之间的交互信息，环境的语义信息及目标的意图信息，对感知到

智驾最前沿 2023-08-08 1064浏览
自动驾驶强制并道下轨迹预测与规划

--关注回复“26262”--↓↓领取：ISO 26262↓↓通常来说，并道无论对于自动驾驶还是有人驾驶都是挑战性的任务，尤其是在密集的交通流场景中，因为并道的车辆通常需要与他车交互，以识别或创造出空间，实现安全并入。本文研究了强制并道场景下自动驾驶车辆的控制问题。我们提出了一种新的基于博弈的控制器，称为领导者-跟随者博弈控制器（LFGC）。其中，使用了部分可观的领导者-跟随者博弈模型建模自动驾驶

智驾最前沿 2023-03-09 1013浏览
强制并道场景下考虑车辆交互的自动驾驶轨迹预测与规划

摘要：通常来说，并道无论对于自动驾驶还是有人驾驶都是挑战性的任务，尤其是在密集的交通流场景中，因为并道的车辆通常需要与他车交互，以识别或创造出空间，实现安全并入。本文研究了强制并道场景下自动驾驶车辆的控制问题。我们提出了一种新的基于博弈的控制器，称为领导者-跟随者博弈控制器（LFGC）。其中，使用了部分可观的领导者-跟随者博弈模型建模自动驾驶车辆与其他具有先验不确定驾驶意图的车辆之间的交互行为。L

智能汽车设计 2023-03-01 1910浏览
一文聊聊自动驾驶轨迹预测发展现状

--关注回复“SOA”--↓↓领取：面向智能车辆开发的开放性SOA方案↓↓何为轨迹预测自动驾驶中，轨迹预测一般位于感知模块的后端，规控的前端，为承上启下的模块。输入为感知模块提供的目标track的state信息、道路结构信息，综合考量高精地图信息、目标之间的交互信息，环境的语义信息及目标的意图信息，对感知到的各类目标做出意图预测(cut in/out、直行)以及未来一段时间的轨迹预测(0-5s不等

智驾最前沿 2023-02-08 1745浏览
一文聊聊自动驾驶中的行人轨迹预测

--关注回复“40429”--↓↓领取：《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021）↓↓近年来，行人轨迹预测在多个领域中受到越来越多的关注，例如自动驾驶汽车、智能交通、智慧城市等领域。行人作为交通场景中的主要参与者，对其未来运动轨迹的合理推理和预测对于自动驾驶和道路安全至关重要。在交通场景中，行人的运动轨迹不仅会受到本身意图的影响，还会受到周围行人、车辆的影响，所以行人轨迹预测是一项极

智驾最前沿 2022-07-26 2749浏览
浅析基于深度卷积网络的自动驾驶多模态轨迹预测

--后台回复“资料”，领取特斯拉专利技术解析报告--为了安全高效地在道路上行驶，自动驾驶汽车必须具有像人类驾驶员一样预测周围交通参与者行为的能力。目前，轨迹预测的相关研究受到了越来越多的重视。这篇文章主要解决轨迹预测的一个难点，即预测的多模态。同时，这篇文章的另一个亮点是通过卷积光栅图像来实现预测。作者通过实验得到了目前最优的预测效果。这篇文章对轨迹预测相关领域的研究具有一定的学习和参考价值。无论

智驾最前沿 2022-02-07 1357浏览

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