Die Autoren der neuen Arbeit stellten die Hypothese auf, dass Modelle am besten mithilfe von Vorhersagen trainiert werden
Die Forscher planen, eine Architektur zu entwickeln, die sowohl kurzfristige als auch langfristige Ziele berücksichtigt – das sind die Hauptkomponenten bei der Beurteilung der Absichten eines Fußgängers oder eines Autos.
Zum Beispiel steht ein Auto an einer Kreuzungwill links abbiegen. Dabei gilt es nicht nur die Dynamik des Verkehrs zu berücksichtigen, sondern auch, wie sich die Absicht in Abhängigkeit von verschiedenen Faktoren verändern kann: durch den eigenen Wunsch, andere Verkehrsteilnehmer oder Hindernisse.
Als Nächstes kodiert der Algorithmus zunächst die Erfahrungen aus der Vergangenheit, anhand derer das Modell trainiert wurde, um vorherzusagen, welche langfristigen und kurzfristigen Folgen dies haben könnte.
Das Modell weist allen umgebenden Objekten zuHinweise sind „Absichten“, die sich unterwegs ändern können, „Umgebungen“ wie Verkehrsschilder und Bäume, die die Absichten der Agenten beeinflussen, und „kontextuelle Hinweise“ wie Wetter und Straßenbedingungen.
Die Forscher bewerteten ihr Modell in einer Reihe von Tests und stellten fest, dass es andere hochmoderne Flugbahnvorhersagemethoden um 27 % übertraf.
Die Entwickler glauben, dass das Modell sein kannverwendet, um die Sicherheit und Leistung von autonomen Fahrzeugen zu verbessern. Darüber hinaus können andere Forschungsgruppen den LOKI-Datensatz nutzen, um eigene Modelle zur Vorhersage der Wege von Fußgängern und Fahrzeugen auf der Straße zu erstellen.
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