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通过生成一条路径来预测一个物体的行为·,在每一个时间段内,为每一辆汽车重新计算预测他们新生成的路径,这些预测路径为规划阶段做出决策提供了必要信息

预测路径有实时性的要求,预测模块能够学习新的行为。我们可以使用多源的数据进行训练,可以是算法随着时间的推移而提升预测能力

有两种基本的预测类型,一种是基于模型的,一种是数据驱动的。预测将称为决策的核心,因为只要你知道该期待什么,就会做出更好的决策

基于模型的方法优点在于直观,结合了我们现有的物理知识以及交通法规还有人类行为

基于车道的预测

apollo提供了一种基于车道序列的方法

预测更关心在不同区域的转换,而不是某个区域内的具体行为

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通过观察一个物体的朝向,位置和速度来预测它将会做什么

使用车道序列框架目标是为道路上的物体生成轨迹,这是很复杂的。

可以将预测问题简化为选择问题,选择车辆最有可能采取的车道顺序,可以通过计算每个车道序列的概率进行选择。 我们需要一个模型,将车辆状态和车道段输入,该模型提供车辆可能采取每个车道序列的概率

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递归神经网络RNN

是一种利用时间序列数据特征的一种预测方法

神经网络的中间层将提取特征,例如轮胎和窗户。 神经网络从数据中学习的方式叫做后向传播

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以上简称MLP,MLP从数据序列中提取出高级特征,每个MLP单元将序列的一个元素作为输入,并预测序列的下一个元素作为输出。为了对元素之间的顺序关系建立模型,每个单元之间建立一个额外的连接。意味着每个单元根据原始输入和前一个单元的输出进行预测

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apollo使用RNN建立一个模型来预测车辆的目标车道。

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轨迹生成

一旦我们预测到物体的车道序列,就可以预测物体的轨迹。

先通过设置约束条件来去除大部分候选轨迹

使用初始状态和最终状态来拟合一个多项式模型,这种多项式足以进行预测

http://www.shuangfujiaoyu.com/news/33768.html

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