【复旦大学】持续驾驶中的运动预测

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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶专栏 ”公众号 自动驾驶干货 ，即可获取 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2410.06007 代码链接：https://github.com/fudan-zvg/RealMotion 摘要 本文介绍了持续驾驶中的运动预测。自动驾驶中智能体的运动预测极具挑战性，这是因为每个智能体的下一个行为及其在空间和时间上的复杂交互存在很多可能性。在实际应用中，随着自动驾驶汽车的行驶，运动预测会不断重复进行。然而，现有的预测方法通常独立处理一定范围内的每个驾驶场景，完全忽略了连续驾驶场景之间的情境和上下文关系。这大大简化了预测任务，使解决方案在实践中是次优且效率低下的。为了解决这一基本限制，本文提出了一种新的持续驾驶运动预测框架，称为RealMotion。它包括场景级的两个积分流：（1）场景上下文流逐步累积当前时刻前的历史场景信息，以捕 ………………………………